In Codice Ratio scelto da Google AI come testimonial per TensorFlow

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In Codice Ratio scelto da Google AI come testimonial per TensorFlow

Siamo lieti di annunciare che Link identifier #identifier__39363-1Google AI ha scelto In Codice Ratio come progetto vetrina dell’ultima versione di Link identifier #identifier__59718-2TensorFlow, e che Elena Nieddu, del team del progetto, è stata invitata a presentare il caso di studio di In Codice Ratio al prossimo Link identifier #identifier__93043-3TensorFlow Dev Summit, che si terrà il 6 e il 7 Marzo 2019 a Sunnyvale, in California. 

Link identifier #identifier__130824-4In Codice Ratio è un progetto di ricerca multi-disciplinare finalizzato allo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale di supporto all’analisi del contenuto di ampie raccolte di documenti storici.

Il team del progetto, guidato dal prof. Paolo Merialdo, è composto da Elena Nieddu, (XXXIII ciclo del dottorato in Informatica e Automazione a Roma Tre), Serena Ammirati (RTD-A, Dipartimento di Studi Umanistici), Donatella Firmani (RTD-A, Dipartimento di Ingegneria), Emanuele Conte e Sara Menzinger (Dipartimento di Legge). Un contributo fondamentale è stato dato anche da più di 500 studenti di 25 licei che, in un progetto di Alternanza Scuola Lavoro, hanno fornito i dati necessari ad addestrare il sistema di machine learning sviluppato nel progetto.

In Codice Ratio, il cui obiettivo è fornire agli studiosi di discipline umanistiche nuovi strumenti per condurre studi quantitativi basati su ampie fonti storiche, si concentra sulle collezioni dell’Archivio Segreto Vaticano, uno degli archivi storici più grandi e importanti del mondo. Con un’estensione di 85 chilometri di scaffalature, l’Archivio infatti conserva più di 600 collezioni contenenti documenti storici sulle attività vaticane, come ad esempio tutti gli atti promulgati dal Vaticano, i libri contabili e la corrispondenza dei papi a partire dal 700.

La tecnologia sviluppata finora è stata recentemente pubblicata negli atti della 24-esima conferenza internazionale su “Knowledge Discovery & Data Mining” (KDD), presentata in diversi eventi scientifici nazionali su sistemi avanzati per la gestione dei dati e su informatica umanistica, e apparsa su prestigiosi periodici d’informazione italiani ed esteri come Il Sole 24 Ore, Internazionale, The Atlantic, El País , MIT Technology Review, ERCIM News e Süddeutsche Zeitung.

Il progetto In Codice Ratio ha anche attratto l’interesse di realtà industriali sul territorio ed internazionali, sia per le ricadute applicative del problema della trascrizione automatica di testo digitalizzato (un processo che include il famoso problema del riconoscimento ottico dei caratteri, o OCR) che per l’utilizzo della tecnologia Google TensorFlow, alla base del flusso di lavoro di In Codice Ratio.

Da parte di tutta la comunità accademica di Roma Tre, congratulazioni ad Elena e alla squadra del progetto!


Per informazioni:
Paolo Merialdo
Link identifier #identifier__135611-5paolo.merialdo@uniroma3.it
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