In recent years, Artificial Intelligence has become pervasive in everyday life in many different environments (homes, offices, cities, etc). The availability of intuitive and easy-to-use software tools, libraries, and technologies also opened the use of AI-based solutions to untrained people, whose background is often far from an understanding of algorithms, leaving room for far-fetched intuitions. As a result, everyone comes into contact with such technologies, from children to elderly people, who are generally very attracted to them. However, these solutions can be an opportunity and also a threat if not properly understood and managed. Promoting awareness of the mechanisms, opportunities, and weaknesses of AI is a right of people, and it is crucial to equip them so that they can take advantage of it and not be unconsciously controlled by it. The goal of this workshop is to establish a forum for researchers and professionals interested in understanding, envisioning, and discussing the challenges and opportunities of AI awareness by promoting education for Artificial Intelligence, promoting aspects such as methodologies, educational pathways, and AI literacy.
 
Link: https://edu4ai.di.unito.it/
 
Important dates:
 
- Abstract submission (Optional): August 1, 2025
(Abstract is not mandatory but it is highly appreciated)
- Paper submission deadline: August 22, 2025
- Notifications of paper acceptance: September 26, 2025
- Workshop (edu4AI @ECAI 2025): Saturday-Sunday October 25-26, 2025
 
Accepted papers will be published in the workshop proceedings through CEUR-WS. CEUR-WS proceedings are archival proceedings indexed by DBLP and Scopus.
 
Topics of interest include:
 
- Teaching Methodologies.
- Challenges and Opportunities in Education for AI.
- Leveraging online platforms for widespread AI Education.
- Innovative Education Techniques and methodologies to support AI Education.
- Hands-on research initiatives to support AI awareness and comprehension.
- Program development for Educators.
- Resources and techniques to explain AI in simple terms.
- AI Literacy kits and educational games.
- Educational tools and resources for correcting AI misconceptions.
- Case studies on AI Literacy courses for elderly people.
- Domain-specific threats due to AI biases and educational solutions to overcome them.
- Education on AI-Ethical aspects.
- Training programs to convey AI awareness.
- Integration of AI learning activities at school.
- Incorporating AI into STEM activities.
- Education for AI through HRI.

Il Prof. Ernesto Damiani, presidente del CINI, è stato invitato alla Global Conference on Universal Access to Information 2022 organizzata da UNESCO, il cui obiettivo è arrivare ad un dichiarazione comune su  “Artificial Intelligence, e-Governance and Access to Information". In particolare, Ernesto parteciperà al panel “Implementation of the UNESCO Open Data guidelines in support of transparency, innovation and e-governance".

Ai seguenti link si possono trovare maggiori informazioni:

La Research Infrastructure (RI) di SoBigData è un'infrastruttura di ricerca distribuita e multidisciplinare che mira all'uso di social mining, big data, e intelligenza artificiale per comprendere la complessità della società contemporanea globalmente connessa.

La RI di SoBigData ambisce a supportare la crescente domanda di ricerca e innovazione multidisciplinare su numerosi aspetti di societal complexity dalle prospettive combinate di dati e modelli e la crescente importanza dell'etica e della responsabilità dei data scientist come pilastri di un uso affidabile di tecnologie di Big Data e analitiche.

L'obiettivo principale di SoBigData.it, coordinato da CNR-ISTI, è di rafforzare il nodo italiano della RI di SoBigData. Tale obiettivo racchiude l'inclusione di nuove strumentazione tecnologiche, la creazione di nuovi data centres sul territorio italiano (chiamati SoBigData computing nodes) e l'integrazione di nuovi servizi. Questi aspetti si riflettono nel miglioramento di una piattaforma per il design e l'esecuzione di esperimenti di data science e social mining su larga scala, aperti ad utenti con diverso background, accessibili tramite cloud (in linea con le linee guida EOSC) sfruttando infrastrutture di super computing. Lo scopo è il migliorare le capacità di storage e computazione necessarie per supportare scalabilità, disponibilità, robustezza, e fidatezza dei servizi nel corto e lungo termine.

SoBigData.it è coordinato da Roberto Trasarti, CNR-ISTI e supportato dall'Unione Europea - NextGenerationEU - National Recovery and Resilience Plan (Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, PNRR) - Project: “SoBigData.it - Strengthening the Italian RI for Social Mining and Big Data Analytics” - Prot. IR0000013 - Avviso n. 3264 del 28/12/2021.

www.sobigdata.eu 

News da dott. Roberto Trasarti, CNR-ISTI.

Il Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Milano ha recentemente concluso il progetto europeo ParBigMen. Il progetto è durato due anni, dal 2020 al 2022, ed è stato svolto in collaborazione con il Dipartimento di Science Ecologiche and Biologiche (DEB) all'Università della Tuscia, Viterbo, e The Jackson Laboratory for Genomic Medicine, Farmington, CT (USA).

L'obiettivo del progetto è stato scoprire varianti patogeni associate con malattie genetiche, usando metodi avanzati di Machine Learning e High Performance Computing. In particolare, lo scopo è stato migliorare i risultati ottenuti fin d'ora nel contesto di malattie Mendeliane tramite un dataset espanso. Ciò ha richiesto computazioni particolarmente onerose, eseguite sfruttando le risorse HPC di SuperMUC-NG, un cluster HPC tra i primi 10 supercomputer al mondo.

Configurando i parametri dei modelli di apprendimenti, i ricercatori hanno scoperto con successo il minimo set di caratteristiche genomiche in un tempo ragionevole (12 ore sul cluster SuperMUC-NG, in confronto ad una stima di 2 anni su una singola macchina). Il software sviluppato è disponibile a https://github.com/AnacletoLAB/parSMURF-NG.

News da prof. Giorgio Valentini, Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Milano

  1. Data Public-Private Partnership
  2. Missione
  3. Direzione
  4. Aree di interesse

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