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SUMMARY:Seminario:"Modelli Transformer per l'Analisi del Segnale Vocale: Potenziale\, Limiti e Applicabilità Clinica" di Marco Renella
DESCRIPTION:abstract:La voce è un biomarcatore non invasivo dello stato neurologico e cognitivo. Alterazioni nella stabilità del pitch\, nel ritmo articolatorio e nelle caratteristiche prosodiche sono documentate in depressione\, Alzheimer e declino cognitivo\, rendendo l'analisi del parlato un potenziale strumento per l'identificazione precoce di patologie neurodegenerative. Gli approcci di machine learning classico — basati su feature ingegnerizzate e modelli intrinsecamente interpretabili come Random Forest — sono attualmente impiegati in ambito clinico\, ma mostrano limiti nella cattura di dipendenze temporali complesse e nella rilevazione di pattern sottili che potrebbero emergere in fase preclinica\, prima che la malattia diventi clinicamente rilevante. \n\n\n\nQuesto studio indaga se e come architetture Transformer possano superare i limiti prestazionali dei metodi classici mantenendo applicabilità clinica. Il punto di partenza è un confronto concreto: durante il tirocinio\, un approccio Random Forest con feature ingegnerizzate ha raggiunto balanced accuracy ~0.65 su 134 soggetti. Partendo da questo baseline\, si studia come i Transformer — modelli progettati per catturare dipendenze temporali — si comportino su dati vocali di dimensioni clinicamente realistiche.Il lavoro combina analisi compilativa della letteratura con validazione empirica: si testa l'efficacia di encoder pre-addestrati (HuBERT) nel mitigare la scarsità di dati\, si confronta la modellazione temporale end-to-end con l'aggregazione di feature statiche\, e si applicano tecniche di explainable AI per valutare l'interpretabilità clinica delle decisioni. I risultati mostrano sia potenziale — dove il pre-training offre rappresentazioni utili — sia limiti concreti: requisiti di memoria\, instabilità su fold di cross-validation per dataset troppo piccoli\, e il trade-off tra complessità e trasparenza. Il contributo sta nel caratterizzare questo spazio di progettazione per applicazioni reali\, fornendo indicazioni operative su come combinare capacità rappresentativa e responsabilità clinica nell'uso di biomarcatori vocali.
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LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA)
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SUMMARY:Seminario: "DICEGAME: un’esperienza di apprendimento in realtà aumentata attraverso un gioco multiutente per il patrimonio culturale" di Alessandro Basso
DESCRIPTION:Abstract: Questa tesi descrive la progettazione e lo sviluppo di un gioco multiutente in realtà aumentata per dispositivi mobili. L’applicazione permette a più utenti di condividere lo stesso spazio di gioco virtuale\, ancorato all’ambiente reale\, e di interagire tra loro attraverso meccaniche di gioco a turni. Il lavoro analizza le principali scelte progettuali adottate per la gestione dello stato di gioco e dell’interfaccia utente adattiva\, con particolare attenzione alla separazione tra la logica di gioco e la componente di rete\, così da rendere il sistema facilmente estendibile a una modalità multiplayer. Vengono inoltre affrontate le principali problematiche legate alla sincronizzazione dei giocatori\, alla gestione dei turni e all’esperienza utente in un contesto di realtà aumentata condivisa.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-dicegame-unesperienza-di-apprendimento-in-realta-aumentata-attraverso-un-gioco-multiutente-per-il-patrimonio-culturale-di-alessandro-basso/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA)
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SUMMARY:Seminario di Presentazione dei lavori di tesi di Maria Cascone e Francesco Monzillo
DESCRIPTION:La combinazione di Ipergrafi e Web Semantico può portare a soluzioni migliori?" di Francesco Monzillo\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nAbstract: Il Question Answering (QA) mira ad un recupero automatico e veloce dei pattern ricorrenti nei dati. Gli LLM vanno nella stessa direzione\, unendo anche la capacità di generazione di una risposta in linguaggio naturale. Alcuni lavori recenti\, hanno studiato la sensibilità del LLM-driven QA rispetto al formato dei dati in input\, ma\, per quanto ne sappiamo\, al momento non esiste una valutazione sistematica che sia in grado di quantificare queste differenze. A questo scopo\, studieremo l'impatto che il formato di input provoca su un'attività di LLM-driven QA\, attraverso i dati di qualità sulla piattaforma KGHeartBeat\, pensata per facilitare la valutazione e il confronto tra KG. Verrà presentata una soluzione basata su Ipergrafi e\, successivamente\, verrà confrontata con 3 baselines (CSV\, Unstructured\, KG). Il nostro obiettivo è trovare una rappresentazione in grado da far emergere pattern e comportamenti intrinseci in maniera naturale. Data la sua maggiore flessibilità ed espressività\, l'Ipergrafo sembra un ottimo candidato. Per questo\, come related work\, presenteremo una SLR sulla combinazione tra Ipergrafi e tecnologie del Web Semantico\, evidenziando i risultati e riscontri principali nella letteratura di ricerca sul tema. Gli esperimenti\, con i dati di qualità di KGHeartBeat\, dimostrano che gli Ipergrafi possono migliorare significativamente le prestazioni\, soprattutto nelle domande più complesse. \n\n\n\n"Ontologie per la gestione multi-cloud: analisi dei modelli semantici emergenti\, servizi supportati e gap di ricerca" di Maria CasconeAbstract:Il panorama del cloud computing è caratterizzato da un’elevata eterogeneità: i principaliprovider\, pur condividendo concetti infrastrutturali comuni\, implementano servizi\, modellioperativi e API tramite soluzioni spesso proprietarie. Questa frammentazione generafenomeni di vendor lock-in\, ostacola la portabilità delle applicazioni e limital’interoperabilità tra piattaforme\, rendendo complessa l’adozione di architetture multi-cloudintegrate. Alla base di tale disomogeneità vi è anche l’assenza di standard condivisi\,alimentata da strategie commerciali che tendono a mantenere gli utenti all’interno diecosistemi chiusi; al contrario\, le organizzazioni richiedono oggi strumenti che facilitinomigrazioni\, orchestrazioni e integrazioni trasparenti tra ambienti differenti\, senza costiaggiuntivi o eccessive complessità architetturali.In questo contesto\, le ontologie — potenti strumenti di modellazione semantica — offronoun’opportunità concreta per superare tali limitazioni. Attraverso la rappresentazione formalee condivisibile dei concetti\, delle relazioni e dei vincoli che caratterizzano servizi e risorsecloud\, le ontologie permettono di superare la rigidità degli schemi dati proprietari e delledescrizioni strutturate in modo non uniforme. Linguaggi standard come OWL (WebOntology Language) e RDF (Resource Description Framework) consentono di definire unvocabolario rigoroso e interoperabile\, capace di descrivere non solo entità infrastrutturali ecomponenti software\, ma anche la semantica delle loro interazioni.La formalizzazione semantica supporta\, tra l’altro\, la modellazione unificata di risorsecomputazionali\, servizi PaaS e SaaS\, configurazioni\, dipendenze applicative e politiche diorchestrazione\, indipendentemente dal provider. Un livello concettuale comune permette diverificare la compatibilità tra servizi\, inferire configurazioni equivalenti\, identificarecorrispondenze funzionali e suggerire possibili strategie di migrazione. L’impiego diragionamento automatico\, tassonomie\, proprietà e restrizioni abilita inoltre la costruzione diknowledge graph orientati al cloud\, che forniscono una rappresentazione coerente\, globale eaggiornabile dell’infrastruttura. Ciò favorisce attività come la gestione multi-cloud\, ilporting applicativo\, il monitoraggio semantico e l’automazione dei deployment\, oltre aintegrare efficacemente strumenti di orchestrazione\, framework DevOps e piattaforme digestione dei servizi.Alla luce di queste premesse\, la presente tesi conduce un’analisi sistematica dell’impiegodelle ontologie per la gestione multi-cloud e la portabilità applicativa tramite una MultivocalLiterature Review (MLR). Tale approccio combina letteratura scientifica peer-reviewed congrey literature — come white paper\, blog tecnici\, documentazione professionale e repositoryopen-source — allo scopo di cogliere sia le soluzioni consolidate in ambito accademico siale pratiche emergenti nella comunità industriale. Fonti aperte come GitHub\, Zenodo e LODCloud sono risultate essenziali per individuare modelli concettuali\, strumenti e ontologieoggi effettivamente utilizzati.La metodologia adottata si basa sulle best practices delle revisioni sistematiche\, integrando iprincipi di PRISMA[1] e le linee guida di Kitchenham & Charters[2]\, ampiamentericonosciute nel software engineering per la definizione trasparente e strutturata deiprotocolli di ricerca. Questi riferimenti hanno guidato le fasi di definizione delle domande diricerca\, identificazione delle fonti\, selezione\, valutazione della qualità e sintesi dei dati.A tali fondamenta si affianca in modo centrale la guida di Garousi et al.\, Guidelines forIncluding Grey Literature and Conducting Multivocal Reviews[3]\, utilizzata comeriferimento principale per la gestione della componente multivocale. Essa fornisceprocedure operative per includere in modo rigoroso la grey literature\, definendo criterispecifici per valutarne attendibilità\, rilevanza e contributo informativo. L’applicazione diquesta guida ha consentito di integrare in modo sistematico la dimensione industriale —rappresentata da documentazione tecnica\, report professionali e repository open-source —all’interno della revisione\, garantendo un equilibrio metodologicamente solido tra ricercaaccademica e pratiche operative. L’adozione congiunta di PRISMA\, Kitchenham & Charterse Garousi ha assicurato un impianto metodologico robusto\, capace di coniugare formalitàscientifica e apertura verso il mondo industriale\, caratteristico del dominio del cloudcomputing.La revisione è stata condotta applicando criteri espliciti di inclusione ed esclusione\,procedure di valutazione della qualità delle fonti e un processo di sintesi rigoroso. Duerevisori indipendenti hanno supervisionato le fasi di selezione e analisi per garantirel’affidabilità e l’oggettività dei risultati. Strumenti come RO-Crate[4] e le raccomandazioniFORCE11[5] sono stati impiegati per rappresentare e standardizzare in modomachine-readable gli artefatti digitali considerati\, promuovendo trasparenza e pienariproducibilità della revisione.Il corpus finale comprende 1253 contributi provenienti da database accademici (Scopus[6]\,IEEE Xplore[7]\, ACM Digital Library[8]) e da fonti aperte. L’analisi ha permesso didelineare lo stato dell’arte nell’uso delle ontologie per modellare e orchestrare risorse eservizi cloud\, individuando i principali framework semantici (OWL\, RDF\, SPARQL\,Knowledge Graphs)\, il livello di maturità delle soluzioni\, le tendenze emergenti e leprincipali lacune\, in particolare relative alla standardizzazione delle API\, al coordinamentotra provider e alla gestione semantica delle dipendenze applicative.Il contributo del lavoro è prevalentemente di natura analitica e metodologica: la tesi fornisceuna mappatura strutturata delle pratiche esistenti\, una valutazione critica delle soluzioniontologiche proposte e una base conoscitiva solida per future ricerche sul ruolo delletecnologie semantiche nella gestione interoperabile delle piattaforme cloud.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-di-presentaione-dei-lavori-di-tesi-di-maria-cascone-e-francesco-monzillo/
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SUMMARY:Seminario: "Estensione delle primitive di Kubernetes tramite Operator Pattern: Sviluppo di un controller custom e dashboard di gestione integrata" di Gianluigi Romano
DESCRIPTION:Abstract:La crescente adozione di Kubernetes come standard de facto per l'orchestrazione dei container ha introdotto una significativa complessità operativa\, caratterizzata dalla gestione manuale di risorse eterogenee e dalla difficoltà di garantire portabilità tra infrastrutture diverse. In questo contesto\, l'Operator Pattern rappresenta uno strumento fondamentale per codificare la conoscenza operativa in software\, estendendo le primitive del cluster per automatizzare il ciclo di vita delle applicazioni e superare la rigidità delle configurazioni statiche.Questa tesi presenta la progettazione e lo sviluppo di "SimpleApp Operator"\, un controller nativo implementato in linguaggio Go tramite il framework Kubebuilder.La metodologia adottata sfrutta una logica di controllo Level-Triggered\, che abilita meccanismi avanzati di Self-Healing e idempontenza: il sistema monitora costantemente lo stato del cluster\, rilevando e correggendo autonomamente le discrepanze rispetto allo stato desiderato (Desired State)\, garantendo così resilienza e continuità operativa.L'architettura proposta affronta in modo specifico la sfida dell'interoperabilità del networking. Attraverso un approccio modulare basato su Kustomize e sul pattern Base+Variants\, il sistema inietta configurazioni dinamiche che rendono l'Operator Infrastructure-Agnostic\, assicurando il supporto nativo e trasparente per diversi Ingress Controller senza modifiche al codice sorgente. Il lavoro è completato dall'integrazione di una Dashboard Web che astrae la complessità dei manifest YAML\, offrendo un'interfaccia di gestione intuitiva e validando un modello di orchestrazione pienamente dichiarativo e portabile.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-estensione-delle-primitive-di-kubernetes-tramite-operator-pattern-sviluppo-di-un-controller-custom-e-dashboard-di-gestione-integrata-di-gianluigi-romano/
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SUMMARY:Seminar: "Java Code Reflection for Targeting Foreign Programming Languages" by Juan Fumero
DESCRIPTION:Title: Java Code Reflection for Targeting Foreign Programming LanguagesSubtitle: Enabling GPU Acceleration from Java \n\n\n\nAbstract:Project Babylon is a new OpenJDK initiative to extend Java’s reflection APIs thatallow reflection of Java code. This project enables developers to reflect over Javamethods and lambdas\, obtain their symbolic representations (code models)\, andquery or transform them at runtime. With code models\, developers can modify code\,apply optimizations\, and translate Java into other programming models withoutrelying on third‑party libraries.A key exploration area in Babylon is GPU enablement via HAT (HeterogeneousAccelerator Toolkit)\, which targets CUDA and OpenCL environments. In this talk\, wewill dive into Babylon’s core abstractions for inspecting and manipulating Java codeat runtime\, then demonstrate how code reflection can be used to offload parallelworkloads to GPUs and enabling more efficient and hardware-acceleratedexecutions directly from Java. \n\n\n\nBio:Juan Fumero is a Software Developer at Oracle working at the Java Platform Group.His expertise relies on the interaction of managed runtime programmingenvironments and hardware accelerators\, focusing on Just-In-Time compilation\,runtime optimisations and API design for programming Graphics Processing Units(GPUs).Before joining Oracle\, he was a Research Fellow at The University of Manchester\,where he focused on accelerating Java data parallel applications on modernhardware like GPUs and FPGAs. Notably\, he led the development of the TornadoVMproject. Furthermore\, he has worked on multiple EU projects\, such as AERO\, andE2Data\, and collaborated with Intel to integrate Intel Level Zero and oneAPI into theTornadoVM compilation stack.He holds a PhD from The University of Edinburgh\, where his research focused onaccelerating interpreted programming languages (like Java\, R\, and Ruby) on GPUsvia JIT compilation and runtime optimisations.Earlier in his career\, he interned at both CERN and Oracle Labs. Moreover\, Juan ishighly active in the tech community\, frequently speaking at conferences (such asQCon\, Devoxx\, and JVMLS). He is also an Intel oneAPI Innovator and participates inseveral standardization groups\, including the RISC-V J Extension Group.
URL:https://www.isislab.it/event/seminar-java-code-reflection-for-targeting-foreign-programming-languages-by-juan-fumero/
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SUMMARY:Seminario: " La comunicazione pubblica della scienza" di Giancarlo Sturloni
DESCRIPTION:Abstract:  Il seminario si propone di offrire ai partecipanti un’introduzione alla comunicazione della scienza\, illustrando modelli teorici\, obiettivi e pratiche di questa disciplina. Saranno discusse le problematiche della comunicazione scientifica a pubblici di non esperti e il ruolo dei mass media e dei social media. Verranno infine forniti ai partecipanti gli elementi basilari per pianificare una comunicazione in grado di informare e coinvolgere efficacemente differenti pubblici e stakeholder. \n\n\n\nBio: Giancarlo Sturloni è un comunicatore della scienza e svolge attività di formazione e consulenza in ambito scientifico\, sanitario e ambientale. È laureato in Fisica dei biosistemi\, ha conseguito un master in Comunicazione della scienza e un dottorato in Scienza e società. Organizza corsi di formazione rivolti a ricercatori e professionisti interessati a migliorare le proprie abilità di comunicazione. È specializzato in comunicazione del rischio\, materia che insegna presso la Scuola Internazionale di Studi Superiori Avanzati (SISSA) di Trieste\, l’Università di Udine e l’Università dell’Insubria. Di recente ha svolto attività di consulenza per la redazione delle linee guida sulla comunicazione del rischio alluvionale della Provincia di Trento\, per la campagna sugli screening oncologici della Regione Friuli-Venezia Giulia e per la comunicazione del rischio sismico presso l’Università dell’Aquila. È attualmente responsabile della comunicazione di Greenpeace Italia. Ha collaborato come giornalista scientifico con diverse testate nazionali\, tra cui Wired\, Focus\, L’Espresso\, La Stampa e Il Tascabile. È autore di diversi saggi\, tra cui La comunicazione del rischio per la salute e per l’ambiente (Mondadori Università\, 2018)\, Il pianeta tossico (Piano B\, 2014) e Le mele di Chernobyl sono buone. Mezzo secolo di rischio tecnologico (Sironi\, 2006). Con Daniela Minerva ha curato il volume Di cosa parliamo quando parliamo di medicina (Codice\, 2007).
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SUMMARY:Seminario: "Enabling Portable Collective Communication on Heterogeneous GPU Systems" di Salvatore Sirica e  "Vettorizzazione Esplicita del Prodotto Matriciale su RISC-V con RVV" di Sergio Guastaferro
DESCRIPTION:Speaker 1: Salvatore SiricaTitolo: "Enabling Portable Collective Communication on Heterogeneous GPU Systems" di Salvatore Sirica \n\n\n\nAbstract:Many distributed HPC applications and data-parallel AI training pipelines depend on MPI-style communication patterns. As systems scale to many GPUs and nodes\, collective operations like Allreduce become a primary performance bottleneck\, directly impacting scalability. In practice\, the highest-performing GPU collectives are typically provided by vendor-specific libraries such as NVIDIA NCCL and AMD RCCL\, which exploit hardware and topology-aware optimizations but reduce portability across heterogeneous clusters. \n\n\n\nIntel oneAPI Collective Communications Library (oneCCL) is uniquely positioned to mitigate this issue thanks to its SYCL-based interface. However\, deep in its implementation it is tightly coupled to Intel Level Zero\, effectively preventing execution on non-Intel GPUs. \n\n\n\nThis work enables portable GPU collectives within oneCCL by introducing NCCL and RCCL as pluggable backends while preserving the existing oneCCL user-facing API. The integration reuses oneCCL’s bootstrap mechanisms to initialize vendor communicators and dispatches collectives on native GPU streams through SYCL interoperability. Micro-benchmarks on the UNISA-HPC cluster with NVIDIA A100 GPUs show that oneCCL+NCCL achieves performance close to native NCCL for key collectives across a broad range of message sizes and data types. \n\n\n\nSpeaker 2: Sergio GuastaferroTitolo: "Vettorizzazione Esplicita del Prodotto Matriciale su RISC-V con RVV" di Sergio Guastaferro \n\n\n\nAbstract:Il prodotto matriciale rappresenta un'operazione fondamentale nel calcolo ad alte prestazioni\, alla base di framework per l'intelligenza artificiale\, simulazioni scientifiche e analisi dati. Con l'emergere di RISC-V come architettura aperta e modulare\, diventa cruciale valutare l'efficacia delle sue estensioni vettoriali (RVV) nell'accelerare operazioni numericamente intensive come il prodotto matriciale. \n\n\n\nQuesta tesi analizza sistematicamente le performance del prodotto matriciale su processori RISC-V dotati di supporto vettoriale\, confrontando la vettorizzazione automatica offerta dai compilatori e una vettorizzazione esplicita realizzata mediante intrinseche RVV. L'implementazione proposta si basa su microkernel ottimizzati con formulazione a prodotto esterno\, tiling progressivo e gestione dinamica della lunghezza vettoriale a runtime. Un'attenzione particolare è dedicata all'esplorazione del parametro LMUL\, che regola il parallelismo vettoriale in relazione alla configurazione hardware (VLEN). \n\n\n\nI risultati sperimentali\, ottenuti sul processore Spacemit X60 a 8 core\, dimostrano che la vettorizzazione esplicita supera significativamente l'approccio automatico\, raggiungendo speedup fino a 12.5× rispetto a una baseline non ottimizzata. L'analisi evidenzia inoltre un impatto non lineare di LMUL sulle performance\, con un valore ottimale (LMUL=2 per VLEN=256) che massimizza l'utilizzo della banda di memoria e riduce i cache miss. Il lavoro fornisce indicazioni pratiche per lo sviluppo di codice ad alte prestazioni su RISC-V e mette in luce le attuali limitazioni dei compilatori nell'ottimizzare automaticamente codice vettoriale su questa architettura.
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