Scheda MADELEINE
FINAL
Informazioni generali
Machine and Deep Learning in Experiments
MADELEINE
Programma
R & D
RSN5
RSN4
Attività: In Itinere; Data inizio: 2020; Data fine: 2025
antonio.pagliaro antonio.pagliaro@inaf.it
MADELEINE (MAchine DEep LEarning IN Experiments) indaga fattibilità ed efficienza di metodi di IA per riconoscimento di immagini. Stiamo sviluppando un framework Python per la classificazione avanzata basata su Machine e Deep Learning in grado di: taggare i muoni, discriminare eventi g/h nelle immagini di Imaging Atmospheric Čerenkov Telescopes (IACTs) e di creare cloud masking binario per le immagini satellitari. Sarà progettato con una GUI user friendly e rilasciato alla comunità come progetto open source GNU GPL 3.
Un metodo alternativo consiste in un progetto di citizen science: indagare la capacità umana – in particolare dei bambini – di riconoscere forme anche nel rumore. L’obiettivo è costruire un database contenente soluzioni umane al problema di classificare immagini.
MADELEINE (MAchine DEep LEarning IN Experiments) investigates the feasibility and efficiency of AI approaches to different case studies of pattern recognition. We plan to develop a Python framework for advanced classification based on ML and DL techniques able to tag muons, discriminate g/h in Imaging Atmospheric Čerenkov Telescopes (IACTs) images and to make a binary cloud masking for satellite images. It will be designed with a user friendly GUI and released to the community as a GNU GPL 3 open source project.
An alternative method to solve the same problem consists in a citizen science project: to investigate the human ability - especially of children - to recognize patterns in noise. The goal is to build a database containing human solutions to the problem of classifying images.
Fenomeni non termici, raggi cosmici e astroparticelle
Tecnologie per Astronomia delle Alte Energie
Tecnologie Informatiche e software
Tecnologie per osservazioni da Terra
Team Summary
15. Personale INAF coinvolto
Numero di partecipanti INAF al progetto: 7
| Struttura | Nfte | N0 | TI 2024 | TI 2025 | TI 2026 | TD 2024 | TD 2025 | TD 2026 | Nex | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IASF PALERMO | 6 | 0 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 | 0.00 |
| Totali | 6 | 0 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 | 0.00 |
16. Personale Associato INAF coinvolto
Numero di partecipanti Associati INAF: 1
| # | Struttura | TI 2024 | TI 2025 | TI 2026 | TD 2024 | TD 2025 | TD 2026 | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | IASF Palermo | 0 | 0 | 0 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| Totali | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
Fondi a sostegno
21. Totale fondi a disposizione (dato aggregato, k€)
| Certi 2024 | Certi 2025 | Certi 2026 | Presunti 2024 | Presunti 2025 | Presunti 2026 |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Produzione scientifica e tecnologica
22. Produzione scientifica e tecnologica - Highlights
Informazioni Pubbliche
Cosmic ray showers Gamma-ray sources Gamma-ray telescopes Astronomy data analysis Computational methods GPU computing Gamma ray observatories
CTA;ASTRI;JEM-EUSO
15. Team members, Informazioni generali
15. Personale INAF coinvolto
| # | Nome | Struttura | TI | Qualifica | Ruolo nel Progetto | FTE Impegnate (2024/2025/2026) | FTE Presunte (2024/2025/2026) | Extra | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | anna.anzalone | anna.anzalone@iasf-palermo.inaf.it | IASF PALERMO | Y | PRIMO RICERCATORE | Scientist | X X X | X X X | X |
|
| 2 | giancarlo.cusumano | giancarlo.cusumano@ifc.inaf.it | IASF PALERMO | Y | DIRIGENTE DI RICERCA | Scientist | X X X | X X X | X |
|
| 3 | valentina.laparola | valentina.laparola@inaf.it | IASF PALERMO | Y | PRIMO RICERCATORE | Scientist | X X X | X X X | X |
|
| 4 | antonino.labarbera | antonino.labarbera@inaf.it | IASF PALERMO | Y | RICERCATORE | Scientist | X X X | X X X | X |
|
| 5 | antonio.pagliaro | antonio.pagliaro@inaf.it | IASF PALERMO | Y | PRIMO RICERCATORE | Scientist | X X X | X X X | X |
|
| 6 | angelo.adamo | angelo.adamo@inaf.it | IASF PALERMO | Y | PRIMO TECNOLOGO | Citizen Science | X X X | X X X | X |
|
| 7 | antonio.compagnino | compagnino@ifc.inaf.it | IASF PALERMO | N | TECNOLOGO | Scientist | X X X | X X X | X |
|
16. Personale Associato INAF coinvolto
| # | Nome | Struttura | TI | Qualifica | Ruolo nel Progetto | FTE Impegnate (2024/2025/2026) | FTE Presunte (2024/2025/2026) | Extra | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | antonio.tutone | antonio.tutone@inaf.it | IASF Palermo | N | RICERCATORE | Scientist | [0, 0, 0] | [0.1, 0.1, 0.1] | -1.0 |
21. Fondi a Sostegno Iniziativa
Tabella fondi:
| # | Provenienza | Certi 2024 (k€) | Certi 2025 (k€) | Certi 2026 (k€) | Presun. 2024 (k€) | Presun. 2025 (k€) | Presun. 2026 (k€) | Totale Certi (k€) | Totale Presunti (k€) |
|---|
Tabella fondi Astrofisica Fondamentale e PNRR:
| # | Provenienza | Fondi 2024 (€) | Fondi 2025 (€) | Fondi 2026 (€) |
|---|