AI Generativa

L'intelligenza artificiale generativa (Generative AI o GenAI) rappresenta una categoria avanzata di intelligenza artificiale, caratterizzata dalla capacità dei suoi modelli di generare contenuti originali, tra cui testi, immagini, video, tracce audio e perfino codice software. Questo paradigma innovativo dell'IA impiega algoritmi di deep learning per simulare il processo creativo umano, trovando applicazione in una moltitudine di ambiti, dalla produzione letteraria alla ricerca biologica, dall'industria manifatturiera al settore finanziario. Recenti sviluppi indicano che la GenAI sta esercitando un'influenza trasformativa sull'economia e sul tessuto imprenditoriale con una velocità straordinaria: le proiezioni del McKinsey Global Institute anticipano un incremento dell'impatto economico globale dell'intelligenza artificiale, compreso tra il 15% e il 40%, per i prossimi decenni [1]. Strumenti basati sulla GenAI, quali ChatGPT e DALL-E, stanno riscrivendo le modalità operative di numerose professioni. Nonostante il potenziale rivoluzionario di tali tecnologie, è fondamentale affrontare questioni etiche correlate, ad esempio, alla presenza di bias nei modelli, che potrebbero influenzare le loro applicazioni in contesti decisionali critici. L'obiettivo del workshop è quello di creare un ponte tra il mondo accademico e quello industriale, promuovendo il dialogo e la riflessione sia sugli aspetti tecnologici sia sugli impatti che la GenAI sta apportando alla società con rapidità inaudita. [1] https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#/

Chairs

Marco de Gemmis
Università degli Studi di Bari
Bernardo Magnini
FBK
Giovanni Semeraro
Università degli Studi di Bari

Programma

Location: Calipso
9 a.m. Apertura da parte dei Workshop Chairs

9:15 a.m. Sessione 1

GRAPHITE - Generative Reasoning and Analysis for Predictive Handling in Traffic Efficiency
Sara Amitrano, Daniela Annunziata, Marzia Canzaniello, Diletta Chiaro, Fabio Giampaolo, Stefano Izzo, Edoardo Prezioso, Pian Qi, Martina Savoia, Francesco Piccialli
University of Naples Federico II

GitHub Copilot: a systematic study [PDF]
Alessandro Benetti, Michele Filannino
Prometeia

Virtual Scanner: Leveraging Resilient Generative AI for Radiological Imaging in the Era of Medical Digital Twins [PDF]
Carolina Adornato, Cecilia Assolito, Ermanno Cordelli, Francesco Di Feola, Valerio Guarrasi, Giulio Iannello, Lorenzo Marcoccia, Elena Mulero Ayllon, Rebecca Restivo, Aurora Rofena, Rosa Sicilia, Paolo Soda, Matteo Tortora, Lorenzo Tronchin
Unit of Computer Systems and Bioinformatics, Department of Engineering, University Campus Bio-Medico of Rome, Italy

Advancements and Challenges in Generative AI: Architectures, Applications, and Ethical Implications [PDF]
Flora Amato, Egidia Cirillo, Mattia Fonisto, Alberto Moccardi, Vincenzo Moscato, Carlo Sansone, Stefano Marrone, Antonio Maria Rinaldi, Antonio Galli, Domenico Benfenati, Giovanni Maria De Filippis, Lidia Marassi, Narendra Patwardhan, Antonio Elia Pascarella, Cristiano Russo, Cristian Tommasino
UNINA

Toward the use of Generative AI to develop Computational Thinking by supporting Problem Decomposition [PDF]
Davide Ponzini, Giovanni Adorni, Giorgio Delzanno, Giovanna Guerrini
Università di Genova

Teachers Interacting with Generative Artificial Intelligence: A Dual Responsibility [PDF]
Carmine Gravino, Alessandro Iannella, Mirko Marras, Silvio Marcello Pagliara, Fabio Palomba
Università degli Studi di Salerno, Università degli Studi di Macerata, Università degli Studi di Cagliari

Intelligent Smart Tourism Education: AI-Based Learning for Cultural Tourism Experiments [PDF]
Michele Angelaccio, Michele Fasolo, Lucia Zappitelli
University of Rome "Tor Vergata"

Improving the accessibility of EU laws: the Chat-EUR-Lex project [PDF]
Manola Cherubini, Francesco Romano, Andrea Bolioli, Lorenzo De Mattei, Mattia Sangermano
IGSG-CNR, Aptus.AI

11 a.m. Coffee Break e Poster Session

11:30 a.m. Sessione 2

La presentazione dei poster avverrà durante coffee break e lunch break

Large Language Models for Issue Report Classification [PDF]
Giuseppe Colavito, Filippo Lanubile, Nicole Novielli, Luigi Quaranta
Università degli Studi di Bari "Aldo Moro"

Using Large Language Models to Support Software Engineering Documentation in Waterfall Life Cycles: Are We There Yet? [PDF]
Antonio Della Porta, Vincenzo De Martino, Gilberto Recupito, Carmine Iemmino, Gemma Catolino, Dario Di Nucci, Fabio Palomba
University of Salerno

Large Language Models in Software Engineering: A Focus on Issue Report Classification and User Acceptance Test Generation [PDF] [Presentazione]
Gabriele De Vito, Luigi Libero Lucio Starace, Sergio Di Martino, Filomena Ferrucci, Fabio Palomba
Università degli Studi di Salerno, Università degli Studi di Napoli Federico II

LLaMAntino: Large Language Models per la lingua italiana [PDF]
Pierpaolo Basile, Elio Musacchio, Marco Polignano, Lucia Siciliani, Giuseppe Fiameni, Giovanni Semeraro
Università degli Studi di Bari Aldo Moro, NVIDIA AI Technology Center

Explaining Intimate Partner Violence with LLaMAntino [PDF]
Pierpaolo Basile, Marco De Gemmis, Elio Musacchio, Marco Polignano, Giovanni Semeraro, Lucia Siciliani, Vincenzo Tamburrano, Vita Barletta, Danilo Caivano, Fabiana Battista, Antonietta Curci, Rosa Scardigno, Gabriella Calvano, Patrizia Sorianello
University of Bari Aldo Moro, Dept. of Computer Science, University of Bari Aldo Moro, Dept. of Education Science, Psychology, Communication Science, University of Bari Aldo Moro, Dept. of Humanistic Research and Innovation

Leveraging LLMs for Event Extraction in Italian Documents: a Roadmap for Future Research [PDF]
Federica Rollo, Giovanni Bonisoli, Laura Po
University of Modena and Reggio Emilia

Evaluating Retrieval-Augmented Generation for Question Answering with Large Language Models [PDF] [Presentazione]
Ermelinda Oro, Francesco Granata, Antonio Lanza, Amir Bachir, Luca De Grandis, Massimo Ruffolo
CNR, Altilia, Altilia, Unimore, Altilia

1 p.m. Relazione invitata

Gli LLM Minerva: che cosa sono, come valutarli e quali applicazioni possono abilitare
Roberto Navigli

Short bio: Roberto Navigli is Professor of Natural Language Processing at the Sapienza University of Rome, where he leads the Sapienza NLP Group, and an ACL Fellow. He has received two prestigious ERC grants in multilingual NLP, highlighted among the 15 projects through which the ERC transformed science. He received two Artificial Intelligence Journal prominent paper awards in 2017 and 2023 for work on BabelNet and multilingual semantics. He is the co-founder of Babelscape, a successful deep-tech company which enables NLU in dozens of languages. He served as Associate Editor of the Artificial Intelligence Journal (2013-2020) and Program Chair of ACL-IJCNLP 2021. He will serve as General Chair of ACL 2025.

Abstract: In questo talk presenterò il progetto Minerva, la prima famiglia di modelli preaddestrati da zero sulla lingua italiana. Dopo aver presentato le caratteristiche dei modelli e dei dati utilizzati, passeremo in rassegna le sfide più appassionanti: la valutazione dei modelli in ambito italiano e multilingue e le applicazioni abilitate dai LLM come la summarization, la traduzione automatica e la capacità di rispondere a domande.
1:30 p.m. Lunch Break e Poster Session

La presentazione dei poster avverrà durante coffee break e lunch break.

GiottoBugFixer: an effective and scalable easy-to-use framework for fixing software issues in a DevOps pipeline [PDF]
Placido Pellegriti, Carmine Cisca, Fabio Previtali
AlmavivA S.p.A.

SAI4EO: Symbiotic Artificial Intelligence for Earth Observation [PDF]
Nicolò Taggio, Sergio Samarelli, Matteo Simone
Planetek Italia

Regulating Generative AI towards the future [PDF]
Giovanna De Minico, Michela Tuozzo
Professore ordinario, Università Federico II, ricercatrice, Università Federico II

Generated or Not Generated (GNG): The Importance of Background in the Detection of Fake Images
Marco Tanfoni, Elia Giuseppe Ceroni, Sara Marziali, Monica Bianchini, Marco Maggini
Università di Siena