Giovanni Garifo

(Centro Nexa)

Mercoledì 27 maggio 2020, ore 13.00 – 14.00

Stanza virtuale: https://didattica.polito.it/VClass/NexaEvent

La pubblicazione e condivisione dei risultati della ricerca è uno dei principali obiettivi delle istituzioni accademiche. Negli ultimi anni, molti sforzi sono stati effettuati per collezionare ed organizzare la conoscenza scientifica attraverso nuovi, più accessibili e completi strumenti di condivisione. Un esempio è IRIS, sistema di archiviazione e condivisione della ricerca sviluppato dal consorzio Cineca ed utilizzato da più di 70 università italiane, compreso il Politecnico di Torino. L’attuale implementazione di IRIS presenta alcune grosse limitazioni (le più rilevanti verranno discusse durante il seminario) e non è in grado di restituire risultati sempre coerenti rispetto alle ricerche effettuate dall’utente. In questo seminario verrà mostrato come, utilizzando algoritmi di deep learning e tecnologie del web semantico, è possibile superare le limitazioni di IRIS e allo stesso tempo offrire nuovi strumenti per l’esplorazione della comunità accademica del Politecnico di Torino.
Nel dettaglio, verrà presentato come, partendo dai dati forniti da IRIS e dalla base di conoscenza di Wikipedia, è stato creato un Knowledge Graph che collega semanticamente i ricercatori del Politecnico di Torino, le loro pubblicazioni scientifiche, gli argomenti di ricerca trattati e le riviste scientifiche su cui sono state pubblicate le loro ricerche. Questo nuovo grafo, che rappresenta in forma semantica la comunità accademica del Politecnico di Torino, è stato chiamato “Polito Knowledge Graph” (PKG). Si parlerà inoltre di come sia stato possibile predire nuovi collegamenti all’interno del PKG, attraverso l’uso di un algoritmo di deep learning, e come le predizioni ottenute siano state utilizzate come base di conoscenza per lo sviluppo di un sistema di raccomandazione accessibile attraverso Geranium (https://geranium.polito.it), un motore di ricerca per il Polito Knowledge Graph. Questo sistema di raccomandazione permette di mostrare utili approfondimenti ai ricercatori, come ad esempio argomenti di ricerca inesplorati, altri ricercatori che presentano un profilo simile al loro o riviste scientifiche compatibili con le proprie ricerche. Il motore di ricerca Geranium, grazie al Polito Knowledge Graph e al nuovo sistema di raccomandazione, può essere visto come un primo tentativo nella direzione di offrire nuovi strumenti per l’esplorazione della comunità scientifica del Politecnico di Torino.