Università: un articolo del professor Francesco Marcelloni vince il '2021 IEEE TFS Outstanding Paper award'

L’articolo 'On Distributed Fuzzy Decision Trees for Big Data' scritto dal professor Francesco Marcelloni, ordinario del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione e prorettore alla Cooperazione e Relazioni Internazionali dell’Università di Pisa, dal dott. Armando Segatori, ex-studente di dottorato del professor Marcelloni, e dal professor Witold Pedrycz dell’Università di Alberta (Canada), è stato premiato con il '2021 IEEE TFS Outstanding Paper award' dalla IEEE Computational Intelligence Society durante la Conferenza internazionale Fuzz-IEEE 2021.
L’articolo è uscito nel 2018 su 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', una delle più prestigiose riviste, con un impact factor di 12,029, nell’ambito della Computational Intelligence e più in generale dell’Artificial Intelligence. 

L’articolo ha introdotto un nuovo approccio per generare alberi di decisione basati sulla logica sfumata (fuzzy) da grandi quantità di dati. L’albero di decisione è uno strumento software che, ad esempio, può essere utilizzato per dedurre in modo interpretabile se un paziente sia affetto da malattie cardiache basandosi su alcuni parametri (pressione cardiaca, frequenza cardiaca, colesterolo, ecc.).
Gli algoritmi di apprendimento per generare gli alberi di decisione sono sviluppati nell’ambito di ricerca sull’apprendimento automatico (machine learning). L’articolo premiato ha proposto diverse novità introducendo appunto un algoritmo di apprendimento innovativo, il primo basato su logica sfumata e capace di gestire insiemi di dati molto grandi senza la necessità di utilizzare hardware dedicato. 

“Questo premio - dichiara il professor Marcelloni - testimonia l’attività di ricerca di altissimo livello che si sta sviluppando da anni sull’Intelligenza Artificiale in generale all’Università di Pisa, e in particolare nel Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione. Negli ultimi tre anni, grazie agli investimenti dell’Ateneo e al finanziamento ottenuto dal Ministero dell’Università e della Ricerca come dipartimento di eccellenza con il progetto CrossLab abbiamo potuto potenziare i nostri laboratori per dare sempre maggiore supporto alle attività pratiche degli studenti e abbiamo potuto attivare il corso di laurea magistrale in 'Artificial Intelligence and Data Engineering', che è stato aperto due anni fa proprio per venire incontro alla grande richiesta di figure professionali con competenze sia in Artificial Intelligence che nella ingegnerizzazione dei dati".