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Quotidiano di informazione – Anno 32 n° 15

Nasce alla Khalifa University di Abu Dhabi il Joint Lab for Embodied Artificial Intelligence

Posted by fidest press agency su lunedì, 2 dicembre 2019

Elio Franzini, Rettore dell’Università degli Studi di Milano, e Arif Al Hammadi, Executive Vice President della Khalifa University of Science and Technology di Abu Dhabi, Emirati Arabi Uniti, hanno siglato oggi a Milano, nel rettorato della Statale un accordo per la creazione del Joint Lab for Embodied Artificial Intelligence, con sede alla Khalifa University presso il nuovo Artificial Intelligence and Intelligent System Institute diretto dal Prof. Ernesto Damiani.La Khalifa University è la prima Università degli Emirati e la seconda nel mondo arabo secondo i principali ranking internazionali. L’Artificial Intelligence and Intelligent System Institute creato presso la Khalifa University riunisce sette diversi Centri di Ricerca attivi nella robotica, nell’apprendimento computazionale, nelle architetture di calcolo ad alte prestazioni, nei sistemi cyber-fisici, nella sicurezza informatica e nell’analisi dei dati.Il Joint Lab for Embodied AI è il risultato di un accordo trilaterale che coinvolge anche la Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa e rappresenta il primo laboratorio dell’Università Statale di Milano operativo al di fuori dell’Italia. Il laboratorio costituirà un punto di snodo della cooperazione fra le tre istituzioni, che vantano competenze di altissimo livello, diverse ma complementari, nel campo dell’intelligenza artificiale applicata e dei sistemi intelligenti (Khalifa University), della bio-robotica (Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa) e dei modelli per organismi biologici complessi (Università degli Studi di Milano). Al Joint Lab istituito presso l’Università di Khalifa si affiancherà una seconda struttura presso l’Università di Milano.L’intelligenza artificiale embodied (intelligenza artificiale negli organismi) è un’area di ricerca interdisciplinare che si occupa dell’applicazione dell’intelligenza artificiale a sistemi altamente complessi, sia biologici che artificiali, utilizzando l’apprendimento computazionale per identificane la struttura e il comportamento. I risultati di questa identificazione sono usati per fare previsioni sull’evoluzione futura dei sistemi e decidere gli interventi necessari per raggiungere gli obiettivi terapeutici o di ottimizzazione.

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