Sperimentazioni Scientifiche

Sintesi e sperimentazioni multidisciplinari su algoritmi di Federated Learning, con particolare attenzione alle sfide di eterogeneità e contesti dinamici. Questo progetto fornisce un'analisi approfondita di modelli distribuiti in cui i client partecipano in modo intermittente e su dispositivi altamente differenziati.

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Studio che presenta un'architettura di apprendimento federato con supporto dinamico dei client. L'integrazione HL7/FHIR consente il rispetto delle specifiche sanitarie e la compatibilità con sistemi ospedalieri in contesti reali. Questo progetto dimostra un miglioramento dell'efficienza e della sicurezza grazie all'adozione di protocolli di scambio dati standardizzati.

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BacterialFL è un innovativo framework che reimmagina il Federated Learning attraverso il prisma della biologia batterica. La simulazione permette di esplorare visivamente come i principi biologici che governano le colonie batteriche possono essere applicati al federated learning, creando sistemi più resilienti, adattivi ed efficienti.

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Una guida completa ai concetti, algoritmi e implementazioni di federated learning. FedCompendium XL offre un'ampia raccolta di risorse, tutorial e percorsi di apprendimento per ricercatori e sviluppatori. La piattaforma include sezioni dedicate a diversi temi, algoritmi, implementazioni pratiche e risorse utili per chi desidera approfondire questo campo in rapida evoluzione.

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Un sistema avanzato di meta-analisi della letteratura scientifica nel dominio del federated learning. Questa piattaforma implementa metodologie di scraping intelligente per l'acquisizione sistematica di pubblicazioni accademiche, abbinate ad architetture NLP di ultima generazione per estrarre ontologie e relazioni semantiche. L'integrazione con modelli linguistici di grandi dimensioni consente l'analisi comparativa di metodologie FL, l'identificazione di pattern emergenti nella ricerca e la sintesi quantitativa di metriche di valutazione tra pubblicazioni eterogenee, facilitando la formulazione di nuove ipotesi di ricerca e la rilevazione di trend evolutivi nella disciplina.

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Un simulatore interattivo che modella un ecosistema di ricerca nel dominio del federated learning attraverso tre laboratori virtuali rappresentati in pixel art 2D. Agent Laboratory integra innovativamente il federated learning con LLM per creare agenti autonomi intelligenti che interagiscono, collaborano e conducono ricerche. Il federated learning è sia oggetto di studio (gli agenti ottimizzano algoritmi FL) che meccanismo strutturale (la conoscenza è distribuita tra laboratori con protocolli privacy-preserving). La simulazione implementa algoritmi scientificamente rilevanti come FedAvg, FedProx e Differential Privacy, generando pattern emergenti di collaborazione tra agenti.

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Un framework sistematico per la classificazione delle soluzioni in Federated Learning. Questa tassonomia è modulare, permettendo di combinare elementi da diverse categorie, ed è progettata per essere esaustiva ma anche flessibile. Consente di classificare sistematicamente le soluzioni esistenti e identificare potenziali lacune o aree di innovazione, offrendo metriche per valutare le soluzioni in modo comparativo con particolare focus su eterogeneità e dinamicità.

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BLEKFL2 presenta un framework matematico per analizzare rigorosamente gli effetti della eterogeneità (statistica, dei modelli, di comunicazione, hardware) e della dinamicità sul processo di convergenza nel Federated Learning. Il modello fornisce garanzie teoriche sui limiti di performance e dimostra come diverse topologie di distribuzione influenzino l'apprendimento federato.

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Un framework multidimensionale per l'analisi dell'AI distribuita in sanità che integra quattro dimensioni fondamentali: tecnologica, economica, giuridica ed etica. Questo modello analitico mappa le interrelazioni e le tensioni nell'implementazione dell'AI distribuita (federated learning, edge computing) in contesti sanitari, consentendo una governance più efficace e responsabile attraverso l'identificazione di potenziali conflitti e punti di equilibrio tra innovazione tecnologica, sostenibilità economica, conformità normativa e principi etici.

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