Relatore
Descrizione
L’astronomia nell’era digitale ha cambiato radicalmente l'approccio sia osservativo che di analisi delle osservazioni. Una seconda rivoluzione nel modo di fare scienza sta avvenendo ora grazie all'uso intensivo dell’AI nelle sue declinazioni di Machine Learning e Deep Learning. In questo talk presenterò il punto di vista dell’archivista, di chi si occupa della categorizzazione dei dati osservati e simulati, della preparazione delle collezioni all’esplorazione in ML e DL, approcci che sono diversi ma richiedono entrambi una cura del dato quanto più possibile precisa per evitare i ben noti problemi di allucinazione degli algoritmi. In particolare si farà un excursus sui principi FAIR, sulle forme di standardizzazione esistenti per la formattazione dei dati, sulla metadatazione e sui protocolli di pubblicazione dei dati che aiutano soprattutto nell’utilizzo del Machine Learning, mentre alcuni accenni verranno fatti per quanto riguarda gli accessi e l’utilizzo dei dati di archivio per il Deep Learning.
| Sessione | Calcolo, Archivi e Intelligenza Artificiale |
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