TP5: Frontiers of Machine Learning – Hard Sciences for Machine Learning

Il contributo fondamentale delle scienze dure a una modellazione avanzata e alla comprensione di vari aspetti dell’apprendimento automatico, al di là degli attuali contesti empirici, è un aspetto cruciale nel futuro sviluppo dell’intelligenza artificiale nei prossimi decenni. Ciò è ancora più vero quando ci si sposta verso il regno quantistico, che richiede un bootstrap teorico completamente nuovo.

Il Transversal Project 5 affronterà la seguente domanda di ricerca fondamentale: come, perché e in che misura funzionano i moderni modelli di apprendimento automatico? Il Transversal Project 5 affronterà questa sfida con un approccio fortemente interdisciplinare e svilupperà metodi rigorosi, all’intersezione tra matematica, fisica, statistica e informatica, facendo uso anche di casi d’uso complessi da questi domini.

In particolare, il TP affronterà:

• Regimi di apprendimento con metodi statistico-meccanici per i casi supervisionati e autosupervisionati
• dinamiche di training di reti neurali quantistiche con teoria del trasporto di massa ottimale
• sviluppo di soluzioni di AI fondazionali attraverso l’innovazione nella gestione delle sfide scientifiche di frontiera
• progettazione di soluzioni di intelligenza artificiale affidabili e orientate alla spiegabilità in modelli discriminativi
• modelli generativi e modelli di apprendimento per rinforzo
• metodi rigorosi e affidabili per l’automazione della gestione dei dati in ambienti scientifici/industriali complessi, dal tempo reale all’analisi dei dati offline.