In qualit\u00e0 di nuova divisione di Intelligenza Artificiale (IA), il nostro obiettivo \u00e8 quello di essere all’avanguardia nella ricerca e nell’istruzione in questo campo, promuovendo al contempo solide relazioni con i partner industriali. Per raggiungere questo obiettivo, proponiamo il seguente piano strategico:<\/p>\n\n\n\n
Stabilire le priorit\u00e0 di ricerca<\/strong>: Identificheremo le aree chiave della ricerca sull’intelligenza artificiale e la scienza dei dati che sono in linea con la missione della nostra facolt\u00e0 e che hanno il potenziale per avere un impatto significativo sulla societ\u00e0. Queste priorit\u00e0, insieme ai nostri punti di forza di ricerca gi\u00e0 sviluppati, guideranno le nostre attivit\u00e0 di ricerca e le decisioni di finanziamento. Includiamo aree chiave relative ai fondamenti e alle applicazioni dell’IA e della Data Science, principalmente dalle discipline informatiche, ingegneristiche e matematiche, ma anche dalla linguistica, dalla filosofia e dalla psicologia cognitiva.<\/p>\n\n\n\n Costruire un team di ricerca forte<\/strong>: Recluteremo e manterremo i migliori talenti nel campo dell’IA e della scienza dei dati offrendo un ambiente di lavoro competitivo, elevati standard morali e un’atmosfera rilassata, oltre a fornire opportunit\u00e0 di sviluppo professionale e collaborazione. Daremo priorit\u00e0 alla creazione di una cultura di inclusione e rispetto, in cui tutti i membri del team si sentano apprezzati e supportati. Collaboreremo inoltre con le migliori universit\u00e0 e istituti di ricerca per individuare giovani ricercatori promettenti e offrire loro l’opportunit\u00e0 di lavorare su progetti interessanti, per consentire lo scambio di conoscenze e accelerare i progressi della ricerca.<\/p>\n\n\n\n Diffondere i risultati della ricerca<\/strong>: Divulgheremo attivamente i risultati delle nostre ricerche attraverso pubblicazioni, conferenze e altri strumenti per condividere il nostro lavoro con la comunit\u00e0 scientifica pi\u00f9 ampia, le aziende locali e il pubblico. Daremo priorit\u00e0 alla pubblicazione dei nostri risultati di ricerca su riviste accademiche ad alto impatto e alla presentazione del nostro lavoro alle principali conferenze e simposi nel campo dell’IA e della scienza dei dati. Queste attivit\u00e0 contribuiranno ad affermare la divisione come leader di pensiero nel settore e consentiranno ai nostri ricercatori di condividere le loro intuizioni e competenze con altri scienziati e professionisti. Oltre alle pubblicazioni accademiche e alle conferenze, esploreremo anche altri sbocchi per condividere la ricerca con la comunit\u00e0 scientifica pi\u00f9 ampia, le aziende locali e il pubblico. Ci\u00f2 pu\u00f2 includere la produzione di white paper, blog post e contenuti per i social media che riassumano i risultati della ricerca del dipartimento e le loro implicazioni. Inoltre, ospiteremo conferenze pubbliche e workshop per coinvolgere le imprese locali, i gruppi della comunit\u00e0 e altre parti interessate. Nel complesso, la strategia di divulgazione riflette l’impegno a condividere i risultati della ricerca con una comunit\u00e0 pi\u00f9 ampia e a promuovere lo sviluppo e l’applicazione delle tecnologie di IA a beneficio della societ\u00e0. Impegnandoci con altri ricercatori, professionisti e stakeholder, puntiamo a costruire reti di collaborazione e ad accelerare l’adozione delle tecnologie di IA in modo responsabile ed etico.<\/p>\n\n\n\n Promuovere la collaborazione<\/strong>: Cercheremo attivamente partnership e collaborazioni con altri istituti di ricerca, partner industriali, organizzazioni del terzo settore e agenzie governative per condividere risorse e competenze e accelerare il ritmo dell’innovazione. Per raggiungere questo obiettivo, adotteremo un approccio proattivo per identificare e coltivare partnership e collaborazioni con una serie di stakeholder. Ci\u00f2 include il raggiungimento di altri istituti di ricerca e partner industriali che lavorano su aree correlate di ricerca sull’IA e sulla scienza dei dati. Attraverso queste partnership, cercheremo di condividere risorse, competenze e dati e di identificare nuove aree di ricerca e sviluppo che possano far progredire il campo dell’IA. Oltre ai partner accademici e industriali, cercheremo anche collaborazioni con organizzazioni del terzo settore e agenzie governative. Queste collaborazioni possono assumere la forma di progetti di ricerca congiunti, accordi di trasferimento tecnologico o altre forme di scambio di conoscenze. Impegnandoci con queste parti interessate, intendiamo garantire che la nostra ricerca sia allineata con obiettivi e priorit\u00e0 sociali pi\u00f9 ampie e che contribuisca allo sviluppo di tecnologie di IA etiche, responsabili e sostenibili. Per sostenere questi sforzi di partnership e collaborazione, investiremo, attraverso il centro di competenza AI, in risorse e personale dedicati alla creazione di relazioni e allo sviluppo di partnership. Ci\u00f2 pu\u00f2 includere l’assunzione di personale dedicato alla gestione di partnership e collaborazioni, o l’istituzione di un comitato consultivo composto da rappresentanti del mondo accademico, dell’industria, del governo e della societ\u00e0 civile per fornire indicazioni e supervisione. In generale, la nostra strategia di partnership e collaborazione riflette la consapevolezza che la ricerca e lo sviluppo dell’IA sono un campo complesso e multidisciplinare che richiede il contributo e le competenze di una serie di soggetti interessati. <\/p>\n\n\n\n Ricercando attivamente partnership e collaborazioni con una serie di organizzazioni e individui diversi, puntiamo ad accelerare il ritmo dell’innovazione e a dare contributi significativi allo sviluppo di tecnologie di IA e Data Science che possano portare benefici alla societ\u00e0 nel suo complesso. A tal fine, ci atterremo agli obiettivi stabiliti dalla Smart Specialisation Strategy (RIS3) della Provincia Autonoma di Bolzano, come specificato nel documento “Innovazione e Ricerca Alto Adige 2030”, nell’area di specializzazione “Automation and Digital – Smart Processing”.<\/p>\n\n\n\n Sviluppare e coltivare partnership industriali<\/strong>: Cercheremo attivamente e svilupperemo partnership con leader industriali e startup per incoraggiare l’adozione e la scalabilit\u00e0 delle tecnologie di AI e Data Science sviluppate nella nostra facolt\u00e0, e per fornire opportunit\u00e0 ai nostri ricercatori e studenti di lavorare su problemi reali. Per raggiungere questo obiettivo, svilupperemo una strategia completa di coinvolgimento del settore che mira a stabilire e mantenere relazioni con una serie di partner industriali, dai leader affermati del settore alle startup emergenti. Cercheremo attivamente collaborazioni con aziende che hanno un forte interesse per le tecnologie dell’intelligenza artificiale e della scienza dei dati e ci impegneremo a comprendere le loro esigenze e sfide specifiche. Attraverso queste partnership, cercheremo di promuovere l’adozione e la scalabilit\u00e0 delle tecnologie di IA e Data Science sviluppate all’interno della facolt\u00e0. Ci\u00f2 pu\u00f2 comportare la collaborazione con partner industriali per sviluppare nuovi prodotti o servizi, o la fornitura di servizi di consulenza per aiutare le aziende a integrare le tecnologie di IA e Data Science nelle loro attivit\u00e0 esistenti. Daremo inoltre priorit\u00e0 all’offerta di opportunit\u00e0 per i ricercatori e gli studenti di lavorare su problemi del mondo reale, impegnandosi con partner industriali in progetti di ricerca e tirocini. Ci\u00f2 consentir\u00e0 ai ricercatori e agli studenti di acquisire esperienza pratica lavorando su sfide reali, fornendo al contempo preziose intuizioni e competenze ai partner industriali.<\/p>\n\n\n\n Creare un centro di competenza sull’intelligenza artificiale<\/strong>: L’obiettivo principale del centro di competenza AI proposto \u00e8 quello di aggregare le competenze accademiche esistenti nelle metodologie di IA e Data Science presso la Libera Universit\u00e0 di Bolzano (in particolare gestione intelligente dei dati, data e process mining, machine learning e computer vision, metodi logici e semantici, metodi fondamentali per l’IA e la Data Science) e di colmare il divario tra l’eccellenza accademica e le esigenze dell’industria locale, dei servizi e della pubblica amministrazione. Il centro di competenza proposto beneficer\u00e0 della sinergia con le altre divisioni e laboratori della nuova Facolt\u00e0 di Ingegneria, con le altre facolt\u00e0 dell’UniBZ, con i centri di ricerca locali (EURAC, Centro di Ricerca Laimburg, Istituto Fraunhofer, Covision Lab, ecc.), con il NOI Techpark e con le ampie collaborazioni accademiche nazionali e internazionali gi\u00e0 esistenti all’interno dell’Universit\u00e0. Il centro di competenza sull’IA fornir\u00e0 una gamma completa di servizi basati sull’IA e sulla scienza dei dati, tra cui consulenze, trasferimento di conoscenze, studi di fattibilit\u00e0, offerte di formazione per promuovere l’innovazione responsabile dell’IA per l’adozione da parte dell’ambiente locale e lo scale-up delle PMI locali.<\/p>\n\n\n\n Promuovere la diversit\u00e0 e l’inclusione<\/strong>: Ci impegneremo a reclutare, mantenere e promuovere i gruppi sottorappresentati nell’IA e nella scienza dei dati e a creare una cultura inclusiva e rispettosa di tutte le persone. Ci impegneremo a creare una cultura inclusiva e rispettosa di tutte le persone: ci\u00f2 pu\u00f2 comportare la creazione di meccanismi per affrontare e prevenire comportamenti discriminatori e pregiudizi. Nel complesso, la nostra strategia per la diversit\u00e0 e l’inclusione riflette l’impegno a promuovere una cultura inclusiva e rispettosa di tutte le persone e a creare opportunit\u00e0 per le persone appartenenti a gruppi sottorappresentati di contribuire al campo dell’IA. Adottando politiche e pratiche che supportano la diversit\u00e0 e l’inclusione, il dipartimento mira a promuovere l’innovazione, la creativit\u00e0 e l’eccellenza nella ricerca, contribuendo al contempo a obiettivi pi\u00f9 ampi di equit\u00e0 e giustizia nella societ\u00e0.<\/p>\n\n\n\n Incoraggiare l’IA responsabile<\/strong>: svilupperemo e promuoveremo linee guida per un uso responsabile dell’IA, come considerazioni etiche, privacy e sicurezza. Ci\u00f2 contribuir\u00e0 a garantire che l’IA venga sviluppata e utilizzata in modi che siano in linea con i valori sociali ed etici. Promuoveremo la trasparenza nello sviluppo e nell’uso dell’IA rendendo i sistemi di IA e i loro algoritmi sottostanti aperti e verificabili; ci\u00f2 consentir\u00e0 ai ricercatori e al pubblico di comprendere meglio il funzionamento dei sistemi di IA e di identificare potenziali pregiudizi o altri problemi. Stabiliremo meccanismi di responsabilit\u00e0 per assicurare che i responsabili dello sviluppo e dell’uso dei sistemi di IA siano ritenuti responsabili di eventuali danni o impatti negativi derivanti dal loro utilizzo. Investendo in programmi di istruzione e formazione, promuoveremo la consapevolezza delle pratiche responsabili di IA tra gli sviluppatori, gli utenti e il pubblico. Inoltre, come proposto dal Manifesto di Vienna sull’Umanesimo Digitale, sottolineeremo l’importanza di un approccio allo sviluppo tecnologico incentrato sull’uomo, che dia priorit\u00e0 alla collaborazione e alla ricerca interdisciplinare e che cerchi di colmare il divario tra la ricerca umanistica tradizionale e i metodi digitali.<\/p>\n\n\n\n Rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e tendenze dell’IA:<\/strong> La divisione offrir\u00e0 ai suoi ricercatori opportunit\u00e0 di istruzione e formazione continua per rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e tendenze dell’IA e della scienza dei dati, fornendo finanziamenti per partecipare a conferenze ed eventi pertinenti. La divisione promuover\u00e0 la collaborazione con i partner industriali per identificare le tendenze emergenti, collaborando con altre istituzioni accademiche per condurre ricerche congiunte e partecipando a reti e consorzi di ricerca. Svilupperemo un piano strategico che preveda revisioni periodiche delle priorit\u00e0 di ricerca per garantire il loro allineamento con le ultime ricerche, tecnologie e tendenze in materia di IA. Ci\u00f2 potrebbe comportare la definizione di un’agenda di ricerca sufficientemente flessibile da adattarsi alle mutevoli tendenze tecnologiche e sociali.<\/p>\n\n\n\n Migliorare la formazione sull’IA<\/strong>: Promuoveremo un programma di formazione sostenibile e completo sull’IA e la scienza dei dati che comprenda corsi di livello universitario, universitario e postuniversitario. I percorsi di studio saranno progettati, anche in collaborazione con le altre divisioni della facolt\u00e0, per coprire i concetti e le tecniche fondamentali dell’IA e della scienza dei dati, ma anche corsi sull’etica e sull’IA responsabile, e corsi interdisciplinari che coprono le applicazioni dell’IA e della scienza dei dati al di l\u00e0 dell’area STEM, in campi come la sanit\u00e0, la finanza e le scienze sociali. Insegnamento dell’informatica e dell’ingegneria informatica<\/strong>: Collaboreremo con le altre divisioni per creare, gestire e tenere corsi e lauree attuali e future a livello di laurea, laurea e post-laurea nell’area generale dell’informatica e dell’ingegneria informatica.<\/p>\n\n\n\n Fornire formazione in IA<\/strong>: Forniremo programmi di formazione sull’intelligenza artificiale per aziende, enti pubblici e organizzazioni del terzo settore, offrendo una serie di corsi e workshop che coprono gli ultimi sviluppi della tecnologia AI e Data Science e le sue applicazioni. La formazione pu\u00f2 essere personalizzata in base alle esigenze specifiche di ogni organizzazione e pu\u00f2 includere argomenti come l’apprendimento automatico, la modellazione dei dati, la preparazione e l’analisi e la computer vision. Attraverso questa formazione, ci proponiamo di aiutare a sfruttare la potenza dell’IA per guidare l’innovazione e trasformare i processi e le attivit\u00e0 aziendali.<\/p>\n\n\n\n Evitare il clamore dell’IA<\/strong>: Seguiremo una serie di linee guida per evitare le insidie del clamore dell’IA. Le linee guida mirano a promuovere un utilizzo responsabile e realistico delle tecnologie di IA, sottolineando l’importanza della trasparenza, della responsabilit\u00e0 e delle considerazioni etiche. Le linee guida coprono aree quali evitare affermazioni esagerate sulle capacit\u00e0 dell’IA, garantire che i sistemi di IA siano progettati in modo da essere trasparenti e interpretabili, riconoscere i limiti delle tecnologie di IA e dare priorit\u00e0 alla progettazione incentrata sull’uomo. Nel complesso, le linee guida incoraggiano un approccio misurato e responsabile all’adozione dell’IA, basato su aspettative chiare e realistiche circa i potenziali benefici e limiti delle tecnologie di IA.<\/p>\n\n\n\n Con l’attuazione di questo piano strategico, intendiamo affermarci come gruppo leader nella ricerca sull’IA, nell’istruzione e nelle relazioni con l’industria, e avere un impatto positivo sulla societ\u00e0 e sulla nostra provincia attraverso i nostri sforzi di ricerca, istruzione e sviluppo. <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In qualit\u00e0 di nuova divisione di Intelligenza Artificiale (IA), il nostro obiettivo \u00e8 quello di essere all’avanguardia nella ricerca e nell’istruzione in questo campo, promuovendo al contempo solide relazioni con i partner industriali. 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Forniremo agli studenti un supporto per migliorare le loro competenze in materia di IA e Data Science, compreso l’accesso a tecnologie e infrastrutture all’avanguardia, opportunit\u00e0 di ricerca, stage e programmi di mentorship. Incoraggeremo gli studenti a partecipare a concorsi e hackathon legati all’IA per acquisire esperienza pratica e applicare le loro conoscenze.
Stabiliremo collaborazioni con partner industriali per garantire che il programma di studi rifletta le ultime tecnologie e tendenze dell’IA e per fornire agli studenti opportunit\u00e0 di esperienze reali. Ci\u00f2 comporter\u00e0 la collaborazione con partner industriali per lo sviluppo e l’erogazione di corsi, l’offerta di stage e opportunit\u00e0 di lavoro e la partecipazione a progetti di ricerca congiunti.
Rivedremo e aggiorneremo regolarmente i programmi di studio relativi all’IA e alla scienza dei dati per garantire che siano sempre aggiornati con le ultime tecnologie e tendenze. Ci\u00f2 comporta la richiesta di feedback da parte di studenti, docenti e partner industriali, nonch\u00e9 il monitoraggio degli ultimi sviluppi nella ricerca e nella tecnologia dell’IA.<\/p>\n\n\n\n