La International Computer Vision Summer School è il fiore all’occhiello della ricerca catanese sull’Intelligenza Artificiale. Nata nel 2007 dalla collaborazione dell’Università degli Studi di Catania e l’University of Cambridge, la scuola si predispone al confronto e all’interazione fra giovani studenti e personalità di spicco nel campo delle nuove tecnologie di IA.
“Si tratta di un meeting annuale che organizziamo invitando i migliori esperti internazionali nel settore dell’Intelligenza Artificiale, che permette quindi di creare una vera e propria scuola di dottorato in cui le migliori e più recenti tecnologie del settore vengono presentate agli studenti”, ci spiega Sebastiano Battiato, Professore Ordinario di Informatica presso il Dipartimento di Matematica ed Informatica dell’Università di Catania.
Alla guida della scuola ci sono il professore Battiato, insieme con il professore Giovanni Maria Farinella, ricercatore presso lo stesso dipartimento, e il professore di Ingegneria Informatica Roberto Cipolla, specializzato in visione artificiale (Computer Vision), apprendimento automatico (Machine Learning) e robotica dell’Università del Cambridge nel Regno Unito.
Il professore Battiato e il professore Farinella, inoltre, insegnano rispettivamente i corsi di Computer Vision e di Machine Learning e collaborano da diverso tempo con aziende nazionali e internazionali.
“L’idea di fondare una scuola internazionale – ci spiega il professore Giovanni Maria Farinella – che potesse diventare punto di riferimento per la formazione avanzata delle nuove generazioni di ricercatori nasce nella primavera del 2006, durante uno dei miei visiting di ricerca presso il gruppo di ricerca di Computer Vision and Robotics dell’Università di Cambridge diretto dal Prof. Roberto Cipolla”.
“Nel 2006 il gruppo di ricerca IPLAB [Image Processing LABoratory, N.d.R] dell’Università di Catania si occupava già da tempo di tematiche legate all’Imaging e alle sue applicazioni in svariati contesti applicativi. – continua a raccontarci il professore Farinella – Io insieme al Prof. Giovanni Gallo e al Prof. Sebastiano Battiato decidemmo di iniziare un percorso scientifico indirizzato verso settori in piena crescita e con un notevole impatto industriale, come quelli della Computer Vision e del Machine Learning. A partire da questo percorso il gruppo di professori Battiato, Farinella, Cipolla, decidemmo di fondare la International Computer Vision Summer School, giunta oggi alla dodicesima edizione”.
Quelli della Computer Vision e del Machine Learning sono settori di ricerca in piena espansione, che negli ultimi anni hanno visto crescere esponenzialmente i campi di applicazione, come ci spiega chiaramente il professore Sebastiano Battiato: “Un settore che stava per ‘esplodere’, nel senso che la Computer Vision, una branca della Computer Science, è passata nell’ultimo decennio da una tecnologia abbastanza teorica ad una applicativa”.
Potrebbero interessarti
Dall’idea di esplorale e approfondire questo campo in continua crescita nasce la collaborazione internazionale fra i due atenei che vede nella fondazione della Scuola un momento importante per tutta la comunità scientifica.
“L’idea di questa scienza – chiarisce professore Battiato – è quella di riuscire a ‘insegnare’ ai computer uno dei sensi umani più complicati come la vista. Moltissime attività umane hanno a che fare con il sistema visivo che riceve i segnali derivati dal mondo esterno e li interpreta semanticamente, dando cioè significato a quello che noi vediamo attorno a noi. Insegnare questo ad una macchina significa fare in modo che questa possa emulare il cervello umano”.
Si tratta nello specifico della capacità che noi umani abbiamo di dare un significato al mondo che sta intorno a noi percependone odori, colori, suoni, sapori e forme, attraverso i nostri organi di senso.
“Quando noi riconosciamo gli oggetti – continua il professore – lo facciamo perché il segnale che arriva dall’occhio viene interpretato dal nostro cervello, che fin da piccolo è allenato a riconoscere gli oggetti e che quindi ci dà questa interpretazione. Farlo fare ad un computer è chiaramente una sfida ma la tecnologia oggi ci consente di iniziare ad avere i primi risultati. Esistono i sistemi di riconoscimento automatico che possono captare le targhe delle automobili o i volti umani. Tutto ciò viene fatto perché esistono dietro degli algoritmi che a partire dai pixel di un’immagine digitale ne interpretano il contenuto”.
Tecnologie che hanno un impatto enorme sulla nostra esperienza di vita quotidiana e che non si limitano al solo campo della robotica. Basti pensare ai luoghi in cui oggi è presente una telecamera, ai sistemi di monitoraggio elettronico, agli smartphone che teniamo in mano… Sono tutti mezzi che sfruttano le recenti conquiste del settore per potenziare i propri circuiti. Allo stesso modo investono e potenziano i sistemi di sicurezza digitali, che riescono a intercettare atteggiamenti sospetti perfino analizzando le espressioni facciali, dando così la possibilità di prevenire furti, aggressioni e possibili attentati terroristici.
Tutto ciò è racchiuso ed integrato dall’Insegnamento approfondito (Deep learning), ovvero: “Una nuova branca del Machine learning che sta avendo proprio in questi anni un granissimo successo in tutti i settori della Computer science – conclude il professore Battiato – dando così tutta una serie di miglioramenti nelle prestazioni delle tecnologie che ci circondano. Non più soltanto le immagini, ma anche il riconoscimento del parlato o i traduttori automatici. Ovunque ci siano molti dati è possibile applicare il Deep learning”.
Alcuni degli studenti che hanno preso parte alla scuola sono diventati ricercatori di primo ordine e hanno fondato grosse aziende, altri lavorano oggi per colossi come Facebook, Google e Amazon. Inoltre la International Computer Vision Summer School, che ha sede in Sicilia nel villaggio Baia Samuele di Sampieri, fa parte oggi del nuovissimo Laboratorio Internazionale di Intelligenza Artificiale presentato a Roma il 4 luglio scorso e sarà una delle attività di punta di tale progetto.
