Strengthening of the Italian Research Infrastructure for Metrology and Open Access Data in support to the Agrifood
UNIBA1 – Open data e integrazione ICT
(Referente: Sabina Tangaro)
L'UO “Agrifood Open Data and and ICT integration” coinvolge un gruppo di ricerca interdisciplinare dell'Università degli Studi di Bari Aldo Moro che comprende competenze scientifiche di alto livello nell'analisi di immagini, segnali e dati, nello sviluppo di Intelligent Decision Support System, di algoritmi di clustering, di modelli predittivi nelle scienze applicate e di sensori alimentari per la caratterizzazione spettroscopica e microscopica. di analisi dei dati. I componenti di questa UO provengono da due Dipartimenti UNIBA: Dipartimento di Scienze del Suolo, della Pianta e degli Alimenti (DiSSPA) e Dipartimento di Fisica (FIS).
Nel settore ICT, l'UO ha sempre sviluppato internamente soluzioni innovative e aperte per le proprie esigenze di calcolo distribuito avanzato e per la produzione e l'analisi di grandi quantità di dati scientifici. Per facilitare l'elaborazione di grandi quantità di dati e consentire un'analisi più efficiente degli insiemi di dati, l'UO fornisce alcune soluzioni scientifiche e tecnologiche che permettono di affrontare problemi tecnologici rilevanti posti dall'analisi multidimensionale dei dati. Il gruppo UNIBA è stato coinvolto in attività legate all'analisi e alla comprensione di immagini e modelli e ha acquisito in generale una competenza sull'elaborazione delle immagini, sul pattern recognition, sul machine/deep learning e sull'analisi di reti complesse. L’UO è fortemente impegnata nello sviluppo e implementazione di applicazioni di Intelligenza Artificiale spiegabili nel campo del Digital Food con particolare attenzione all'approccio "Big Data".
UNIBA HPC
REeCaS Data Center
Sabina Tangaro
È professore associato di Fisica Applicata presso l'Università di Bari. Si occupa di analisi e comprensione di immagini e pattern, con competenze in elaborazione di segnali e immagini, computer vision, pattern recognition, machine learning, reti complesse e relative applicazioni. Coordina progetti di ricerca finanziati da INFN, Regione Puglia, Università di Bari e Ministero della Ricerca. Il suo lavoro si concentra sullo sviluppo di sistemi software di Computer Aided Detection (CAD), di modelli predittivi basati sull'Intelligenza Artificiale per applicazioni su database distribuiti, sull'identificazione e la spiegazione di biomarcatori quantitativi di patologie e sulla comprensione di fenomeni biologici complessi. Negli ultimi anni la sua attività di ricerca comprende anche lo sviluppo di applicazioni scientifiche in ambiente HPC e modelli di intelligenza artificiale spiegabili.
Roberto Bellotti
È professore ordinario di Fisica applicata presso l'Università di Bari. I suoi attuali interessi di ricerca riguardano il modello fisico One Health mediante tecniche di machine learning e l'analisi di reti complesse. È direttore del Dipartimento di Fisica. I programmi di ricerca coinvolgono circa 20 ricercatori impegnati nello studio di modelli predittivi per analisi data driven. E’ coautore di circa 480 pubblicazioni su riviste con peer-review e ha h-index 59.
Maria De Angelis
È Professore Ordinario di Microbiologia Agraria e Direttrice del Dipartimento di Scienze del Suolo, della Pianta e degli Alimenti dell’Università di Bari. L’attività di ricerca riguarda la microbiologia e biotecnologia degli alimenti con particolare riguardo alle implicazioni biotecnologiche dei batteri lattici, allo studio del microbiota intestinale umano e alle sue implicazioni con la dieta, probiotici, prebiotici e salute dell’uomo. È coautrice di circa 280 pubblicazioni su riviste con peer-review e ha h-index 70.