DLV Large Scale

Un sistema per applicazioni di Intelligenza Artificiale in architetture data-intensive e mobile

Intervento realizzato avvalendosi del finanziamento POR Fesr-Fse – Calabria 14/20. Fondi strutturali e di investimento europei

ASSE I  Azione 1.2.2.

La rapida evoluzione delle tecnologie informatiche, corroborata dal concomitante sviluppo della rete Internet, ha
messo a disposizione una enorme quantità di informazioni. Tali informazioni sono prodotte e memorizzate ogni
giorno da svariate sorgenti autonome, incluse organizzazioni commerciali o governative e privati cittadini, che
fanno uso di diverse tecnologie e formati di rappresentazione strutturati e non. Studi sulla cosiddetta “esplosione
dell’informazione” hanno stimato che il 95% di tutte le informazioni è attualmente disponibile in forma non
omogenea e distribuita. La memorizzazione, la gestione, l’accesso e l’elaborazione di questa vasta quantità di
dati rappresentano una esigenza fondamentale ed al contempo una sfida immensa.
La branca dell’informatica che si occupa della realizzazione di sistemi capaci di fruire di grandi quantità di
informazioni è nota come “Data intensive computing” e le applicazioni in grado di rispondere alle necessità sopra
esposte sono dette “data intensive”.

Sviluppare sistemi data intensive rappresenta, quindi, una sfida importante, che è stata già raccolta da alcune
importanti aziende ICT a livello globale. L’obiettivo, non banale, è quello di creare sistemi data intensive capaci di
individuare, rappresentare e sfruttare in modo intelligente la potenziale conoscenza in essi contenuta in modo da
realizzare applicazioni dal grande valore aggiunto. Non è un caso che in tali sistemi sia spesso richiesta la
realizzazione di servizi “intelligenti”, cioè ottenuti applicando tecniche di intelligenza artificiale. Si consideri, ad
esempio, il sistema di riconoscimento facciale di Facebook, che applica, sulla impressionante quantità di
immagini caricata quotidianamente dagli utenti del social network, tecniche di intelligenza artificiale (come image
processing e recognition) con lo scopo di facilitare il riconoscimento degli amici; oppure, si pensi al caso di
Amazon, che fornisce suggerimenti personalizzati per gli acquisti basandosi sull’analisi dell’enorme mole di dati di
cui dispone, riguardante le transazioni dei clienti.

L’obiettivo della proposta progettuale è quello di affrontare questa sfida, realizzando una serie di nuovi prodotti
che, una volta integrati, costituiscano un framework evoluto per sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale su
architetture scalabili data-intensive e mobile. Tale framework sarà denominato DLV Large Scale (DLV-LS). Più in
dettaglio, si estenderà DLV per ottenere sia una versione server Enterprise (DLV-EE), sia una versione (light) per
dispositivi mobile (DLV-ME).

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