Biografia
"Francesco Leotta ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria informatica presso la Sapienza Università di Roma nel 2014, dove attualmente ricopre il ruolo di professore associato.
Fin dall’inizio della sua attività di ricerca, si è occupato di diverse sfide legate all’applicazione dell’intelligenza artificiale agli spazi fisici e alla possibilità di renderli capaci di reagire dinamicamente, eseguendo azioni per soddisfare le esigenze degli utenti. I suoi interessi di ricerca si inseriscono nel più ampio ambito delle architetture orientate ai servizi (*Service-Oriented Architectures*, SOA) e del calcolo orientato ai servizi (*Service-Oriented Computing*, SOC)."
Abstract
Dataset generation as a service: il framework dell'AI Factory IT4LIA
In questa presentazione illustreremo il framework per la generazione di dataset sviluppato nell’ambito del progetto italiano AI Factory IT4LIA. In particolare, discuteremo le problematiche legate alla disponibilità dei dataset, ai bias e ai diritti di proprietà intellettuale, nonché il modo in cui i modelli generativi possono contribuire a superare tali limiti. L’utilizzo di dataset sintetici — testuali, visivi e multimodali — sarà esaminato in un’ottica di servitizzazione, illustrando i moduli di alto livello e le possibili scelte progettuali.
Presentazioni
Video
Bio
Francesco Leotta got his PhD in Engineering in Computer Science at Sapienza in 2014, where he currently covers the position of associate professor. Since the beginning of his research activity, he addressed several challenges related to how artificial intelligence can be applied to physical spaces and how to let them reactively perform actions to meet user requirements. These research interests are contextualized in the wider area of Service Oriented Architectures (SOA) and Computing (SOC).
Abstract
Dataset generation as a service: the Italian AI Factory framework
In this seminar, we will present the dataset generation framework developed within the Italian AI Factory project IT4LIA. In particular, we will discuss issues related to dataset availability, biases, and intellectual property rights, as well as how generative models can help address these limitations. The use of synthetic datasets - textual, visual, and multimodal - will be examined from a servitization perspective, highlighting high-level modules and potential design choices.
