Metodi e architetture di Agentic AI neuro-simbolica per il ragionamento, la pianificazione e la gestione adattiva di processi complessi — Sistemi di elaborazione delle informazioni

Descrizione

Metodi e architetture di Agentic AI neuro-simbolica per il ragionamento, la pianificazione e la gestione adattiva di processi complessi L'attività di ricerca sarà finalizzata allo studio, alla progettazione e allo sviluppo di metodi e architetture di Agentic AI basati su approcci neuro-simbolici, in grado di integrare capacità di apprendimento, ragionamento e pianificazione automatica. La ricerca richiederà competenze nell'ambito della rappresentazione della conoscenza e del ragionamento, con particolare riferimento al Situation Calculus e ai linguaggi della famiglia GOLOG, da integrare con tecniche di machine learning e Large Language Models (LLM). L'obiettivo sarà lo sviluppo di agenti intelligenti capaci di ragionare, pianificare e operare in modo autonomo e adattivo nell'analisi, nella gestione e nell'evoluzione di processi complessi, con particolare riferimento all'ambito del Process Mining. Settore disciplinare: IINF-05/A Sistemi di elaborazione delle informazioni Ambito di ricerca (classificazione internazionale): Engineering · Computer engineering Fonte: portale bandi MUR (Incarico di ricerca).