| Argomento | Persone | Descrizione | |
|---|---|---|---|
| Computational Biology aderente allo standard ACM 2012 | |||
| Biologia Computazionale |
Rosalba Giugno |
Analizzare efficacemente i dati biomedici sviluppando metodi innovativi per l'estrazione di reti biologiche, l'integrazione di dati eterogenei, l'analisi dei dati omici, la ricostruzione di pan-genomi, l'analisi dei genomi considerando gli aplogruppi, la previsione del riposizionamento dei farmaci e delle combinazioni terapeutiche, l'individuazione dei trattamenti ottimali e l'implementazione di strategie avanzate per la classificazione e la stratificazione dei pazienti. | |
| Data management systems aderente allo standard ACM 2012 | |||
| Esecuzione ed ottimizzazione di interrogazioni spazio-temporali |
Alberto Belussi Sara Migliorini |
Questo argomento di ricerca riguarda lo studio di nuovi approcci per la specifica di interrogazioni spazio-temporali e delle tecniche per la loro esecuzione e ottimizzazione. | |
| Integrazione e Gestione dei Dati Sensibile al Contesto e all'Etica |
Elisa Quintarelli |
Nell'era dei big data e delle informazioni ricche di significato semantico, l'integrazione di dati provenienti da fonti eterogenee e la loro personalizzazione per applicazioni di alta qualità e sensibili al contesto, come i sistemi di raccomandazione, è diventata essenziale. Questo approccio garantisce che tali applicazioni non solo soddisfino i requisiti funzionali, ma siano anche allineate con gli standard etici e le aspettative degli utenti. | |
| Modelli Temporali basati su BPMN |
Carlo Combi Roberto Posenato Pietro Sala |
Rappresentazione e gestione di vincoli temporali nel contesto dei BPMN (Business Process Model and Notation). | |
| Data Mining aderente allo standard ACM 2012 | |||
| Data mining temporale |
Carlo Combi Matteo Mantovani Pietro Sala |
Il data mining temporale si concentra sulla scoperta di pattern, tendenze e relazioni in serie temporali o dati temporali utilizzando algoritmi e tecniche specializzate. Include metodi per analizzare dati sequenziali, rilevare pattern temporali ed effettuare previsioni basate su tendenze storiche, con applicazioni che spaziano dalla previsione finanziaria al monitoraggio sanitario. | |
| Temporal Data Mining |
Beatrice Amico |
Tecniche di mining con dipendenze funzionali temporali approssimate | |
| Information systems applications aderente allo standard ACM 2012 | |||
| Analisi di grandi quantità di dati |
Alberto Belussi Damiano Carra Sara Migliorini |
Analisi, progettazione e valutazione di sistemi paralleli, con particolare attenzione a sistemi scalabili di elaborazione dei dati, sistemi Big Data e Cloud Computing | |
| Basi di dati semistrutturate |
Carlo Combi Barbara Oliboni |
Questo argomento di ricerca si occupa di modelli dei dati e linguaggi di interrogazione per la rappresentazione e gestione di dati semistrutturati in modo generale e flessibile. | |
| BPMN per la sanità |
Carlo Combi Roberto Posenato |
Estensione e adozione di sistemi open source basati su BPMN (Business Process Model and Notation) per la gestione di processi medici. | |
| Modelli di apprendimento su dati spaziali |
Alberto Belussi Sara Migliorini |
Questo argomento riguarda lo studio di nuovi tecniche di apprendimento automatico basate sui dati spaziali per la stima di interrogazioni approssimate e modelli di costo. | |
| Process control systems |
Matteo Cristani |
Process control systems | |
| Progettazione concettuale di basi di dati spaziali |
Alberto Belussi Sara Migliorini |
Questo argomento di ricerca riguarda lo studio di nuovi approcci per la progettazione concettuale di basi di dati spaziali (per le applicazioni geografiche), con enfasi particolare sulla specifica di vincoli di integrità di natura spaziale. In cooperazione con il Politecnico di Milano e con il CISIS (Centro Interregionale per i Sistemi Informatici, geografici e Statistici) è stato definito nuovo modello per la progettazione concettuale (GeoUML) utilizzato come standard italiano per la specifica dello schema concettuale del National Core (database geotopografici). Maggiori dettagli su questo progetto e sul modello GeoUML e gli strumenti relativi possono essere trovati sul sito http://spatialdbgroup.polimi.it/. | |
| Sistemi di raccomandazione |
Alberto Belussi Sara Migliorini Elisa Quintarelli |
Studio di tecniche per la progettazione e realizzazione di sistemi di raccomandazione. | |
| Sistemi Informativi orientati ai processi |
Carlo Combi Sara Migliorini Barbara Oliboni Elisa Quintarelli |
Il filone di ricerca correlato ai Sistemi Informativi orientati ai processi si occupa della gestione dei processi aziendali tenendo in considerazione differenti aspetti, inclusi quelli legati alla gestione etica dell'informazione. Possibili argomenti sono legati alla modellazione e reingegnerizzazione di processi aziendali, rappresentazione e gestione di aspetti temporali e modellazione concettuale congiunta di processi e dati, anche considerando principi legati all'etica. | |
| Retrieval Models and Ranking aderente allo standard ACM 2012 | |||
| Ricerca per parole chiave di dati strutturati |
Vittoria Cozza |
La ricerca per parole chiave su dati strutturati si riferisce al recupero dei risultati di ricerca in un dataset strutturato dato un insieme di parole chiave specificate dall'utente. Comprende metodi per l'elaborazione di dati testuali e di gestione e analisi dei grafi. Applica algoritmi ottimizzati di ricerca su grafo e ranking dei risultati in base a delle euristiche. Uno degli obiettivi principali consiste nel fornire un facile accesso ai terabyte di dati strutturati, spesso inesplorati, disponibili nel deep web. Si applica anche a raccolte di dati strutturati più piccole in aziende e organizzazioni. | |
| Stochastic Differential Equations aderente allo standard ACM 2012 | |||
| Previsioni stocastiche alimentati dai dati |
Luca Di Persio |
La "Previsione Stocastica Guidata dai Dati" si concentra sull'integrazione dell'analisi stocastica con metodi data-driven per migliorare la precisione predittiva in sistemi governati da processi casuali. Utilizzando modelli stocastici, come equazioni differenziali stocastiche e serie temporali con componenti di rumore, e calibrandoli attraverso il machine learning su dati osservati, questo campo mira a produrre previsioni probabilistiche robuste. Le applicazioni includono sistemi dinamici in finanza, climatologia ed energia, dove una quantificazione accurata dell’incertezza è essenziale per l'affidabilità delle previsioni e la valutazione del rischio. | |
| Nome | Descrizione | URL |
|---|---|---|
| Algoritmi | Il gruppo persegue lo studio degli aspetti strutturali di problemi fondamentali in informatica e dei loro modelli. Lo scopo è porre le basi per la progettazione di algoritmi protocolli e sistemi migliori e comprenderne i limiti computazionali. Aree specifiche di interesse includono: progettazione di algoritimi, strutture dati, algoritmi su stringhe, complessità, ottimizzazione combinatoriale, codici e teoria dell’informazione, machine learning. I problemi investigati hanno forti connessioni con le aree della bioinformatica, delle reti di comunicazione, della ricerca operativa e dell’intelligenza artificiale. | |
| Algoritmi in Bioinformatica e Calcolo Naturale | Applicazione di metodi teorici e di analisi dati per modellare l’informazione sottostante ai processi biologici: algoritmi su grafi e stringhe per la biologia dei sistemi; strutture dati avanzate per sequenze di dati; misure di distanza tra sequenze biologiche; calcolo naturale (biotecnologico, e a membrane), riconoscimento di pattern, e apprendimento automatico da dati biomedicali. | |
| Basi di dati e Sistemi Informativi | Questo gruppo di ricercatori si occupa di varie tematiche nell'ambito dei sistemi informativi | http://stars.di.univr.it |
| Big Data Analytics | Questo gruppo di ricerca si occupa di tematiche relative alla rappresentazione, gestione e analisi di grandi quantità di dati caratterizzate in particolare dalla dimensione spaziale e temporale. | |
| Big Data, Data Science e Process Mining | Questo gruppo di ricerca si occupa di Big Data, Data Science e Process Mining | |
| Blockchain | L'attività del gruppo di ricerca riguarda diverse tematiche relative allo sviluppo e all'applicazione della tecnologia blockchain e dell'infrastruttura degli smart contracts. | |
| INdAM - Unità di Ricerca dell'Università di Verona | Raccogliamo qui le attività scientifiche dell'Unità di Ricerca dell'Istituto Nazionale di alta Matematica INdAM presso l'Università di Verona | |
| InfOmics | La nostra ricerca mira ad analizzare i dati biomedici in modo efficiente, in particolare sviluppiamo nuovi metodi per estrarre reti biologiche, integrare dati eterogenei, analizzare omici, ricostruire pangenomi, analizzare genomi consapevoli dell'aplotipo e classificare i pazienti. Utilizziamo la teoria derivante dall'apprendimento automatico, dalla scienza dei dati, dalla matematica e dalla teoria dei grafi. | https://infomics.github.io/InfOmics/index.html |
| Intelligenza Artificiale (IA) | Il gruppo svolge ricerche in Intelligenza Artificiale: Ragionamento Automatico, Algoritmi di Ricerca, Rappresentazione della Conoscenza, Apprendimento Automatico, Sistemi Multi-Agenti e applicazioni. | |
| K.Re.Art.I. | Rappresentazione della conoscenza tramite tecniche di IJntelligenza Artificiale | |
| Logica | Logica in matematica ed informatica. | https://www.logicverona.it/ |
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