From data
To meaning

In due nuovi paper presentiamo i risultati delle attività di ricerca. 

A Boston (USA), dal’l11 al 14 dicembre, ha luogo IEEE BigData 2017, la prestigiosa Conferenza Internazionale sui Big Data, all’interno della quale si tiene il workshop Data Science for Emergency Management (DSEM), che affronterà il tema della gestione delle emergenze. Siamo felici di partecipare a questo workshop con un paper scritto da Francesco Tarasconi, Michela Farina, Alessio Bosca, e Antonio Mazzei, dal titolo: “The Role of Unstructured Data in Real-Time Disaster-related Social Media Monitoring”.

DSEM è supportato dal progetto di ricerca europeo H2020 I-REACT (Improving Resilience to Emergencies through Advanced Cyber Technologies), coordinato dall’Istituto Superiore Mario Boella, che mira a creare una piattaforma integrata capace di sfruttare tecnologie innovative per raccogliere, analizzare e generare informazioni in tempo reale su alluvioni, incendi ed eventi meteorologici estremi al fine di migliorare la gestione delle emergenze e rendere la società più resiliente ai disastri naturali. CELI è leader di due task per I-REACT: “Linked Data and Semantic Structure” e “Social Media Data Engine”; lavoriamo, quindi, sull’architettura semantica del sistema e sull’analisi dei social media (tra cui Twitter e gli altri social network, i blog e i forum). L’uso delle tecnologie di CELI, tra le quali il Natural Language Processing, consente il rilevamento e la comprensione in tempo reale dei messaggi inviati nei canali del web riguardanti gli eventi climatici di una certa rilevanza e le emergenze, integrandole nella piattaforma I-REACT. All’interno di DSEM verranno coinvolti ricercatori, professionisti, corpi governativi e ambientali per incoraggiare la discussione sulla gestione delle emergenze. Gli argomenti di interesse includono: big data analytics per la gestione delle emergenze, decision support systems per l’emergenze, Intelligenza Artificiale (cognitive computing) e gestione delle emergenze e tanto altro ancora.

 

Il secondo paper è il frutto di una collaborazione tra RAI, Agile Lab e CELI, ed è intitolato “Real-time semantic enrichment of video streams in the age of Big Data”, di Montagnuolo, Messina (RAI), Platter, Bidotti (Agile Lab) e Alessio Bosca (CELI). E’ stato presentato al convegno Big Data Tech, svoltosi a Milano il 12 ottobre, che si occupa di temi tecnologici e di business correlati all’universo Big Data ed è sponsorizzata da prestigiosi marchi industriali del settore. In più, una versione più estesa di questo paper è stata accettata all’interno della conferenza IEEE BigData 2017, a Boston.
Nel progetto AgileRAI è stata creata una piattaforma per la ricerca, l’organizzazione e l’accesso ai dati multimediali in modo veloce e semantic-driven. I contenuti televisivi hanno un ciclo di vita molto lungo: dopo essere prodotti e trasmessi vengono archiviati per poter essere riguardati in un secondo momento, oppure trasmessi di nuovo. In questo progetto sono stati analizzati dei video all’interno di un archivio di contenuti; per riuscire a sfruttare al meglio questa risorsa, così importante per un produttore di media, è necessario arricchire i video in modo automatico di informazioni che ne facilitino la ricerca. Considerando il crescente numero di contenuti prodotti ogni giorno in ogni dove, un approccio di tipo manuale non è una scelta sostenibile a lungo termine. Il catalogo video utilizzato per questo progetto è stato arricchito automaticamente con annotazioni relative a diverse entità, ad esempio monumenti, dipinti o luoghi. AgileRAI è un sistema per l’analisi di contenuti multimediali che accetta la sfida di fornire una piattaforma scalabile per archiviare in modo innovativo contenuti multimediali e la produzione di servizi, combinando tecniche di pattern matching visuale e annotazione semantica.

Tags: , , , ,