Scheda MADELEINE FINAL


Scheda figlia delle seguenti Schede madri

Titolo Scheda Acronimo Coordinatore Azione
Centro Nazionale HPC, Big Data e Quantum Computing - PNRR M4C2 I1.4 CN_00000013 CN-HPC ugo.becciani Visualizza Scheda




Informazioni generali

Machine and Deep Learning in Experiments

MADELEINE

Programma

R & D

RSN5

NO

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


15. 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
# DOI Descrizione Azione
1 10.1007/978-3-030-65867-0 Alessandro Bruno, Antonio Pagliaro, and Valentina La Parola Application of Machine and Deep Learning methods to the analysis of IACTs data Intelligent Astrophysics ISBN 978-3-030-65866-3 Due: June 12, 2021
2 https://doi.org/10.3390/app13148172 Titolo: Application of Machine Learning Ensemble Methods to ASTRI Mini-Array Cherenkov Event Reconstruction Autori:Pagliaro, Antonio and Cusumano, Giancarlo and La Barbera, Antonino La and La Parola, Valentina La an .... Publisher:MDPI AG Rivista: MDPI AG
3 https://doi.org/10.3390/app131810415 Titolo: AI in Experiments: Present Status and Future Prospects Autori:Pagliaro, Antonio and Sangiorgi, Pierluca Publisher:MDPI AG Rivista: MDPI AG
4 https://doi.org/10.3390/app14072887 Titolo: An Introduction to Machine and Deep Learning Methods for Cloud Masking Applications Autori:Anzalone, Anna and Pagliaro, Antonio and Tutone, Antonio Publisher:MDPI AG Rivista: MDPI AG
5 https://doi.org/10.3390/electronics12214551 Titolo: Forecasting Significant Stock Market Price Changes Using Machine Learning: Extra Trees Classifier Leads Autori:Pagliaro, Antonio Publisher:MDPI AG Rivista: MDPI AG