(Bio)Informatica

    reti neurali

    Progetto DEENN: studiare il cervello con la musica

    Le reti neurali (ossia il circuito costituito dai neuroni) del cervello hanno bisogno di addestramento, affinché possano imparare, attraverso una grande quantità di esempi, quali siano le reazioni prodotte da diversi brani musicali; a tal proposito, il progetto che vi presenteremo in questo articolo si è posto come obiettivo l’interpretazione delle reazioni in seguito all’ascolto di diversi tipi di brani.

    Il progetto DEENN è stato avviato nel Laboratorio di Ricerca congiunto di Neuroinformatica e Scienze Cognitive (NISCLab), diretto dal Prof. Giorgio Grasso, che comprende strutture materiali e sperimentali per la ricerca in diversi campi, quali Robotica, Elaborazione di immagini, Visione artificiale, Reti Neuronali Artificiali, Basi di Dati Spaziali, Big data analysis, Sistemi Informativi geografici, Informatica medica, E-Health, Modellistica numerica ed integrazione sensoriale in meteorologia applicata.

    “Attualmente uno dei nostri progetti è volto allo studio del rapporto fra musica, emozioni ed, infine, all’addestramento di reti neurali”

    ci spiega Elena Caruso, tesista in Informatica Umanistica e Medica all’Università degli Studi di Messina.

    Il team è composto da quattro docenti del dipartimento e da quattro tesiste, coinvolte in ambiti diversi quali il social media marketing, la raccolta e l’analisi dei dati, l’addestramento delle reti neurali e sono così suddivisi.
    il Prof Andrea Nucita, Giorgio Grasso e Giancarlo Iannizzotto si occupano della parte strettamente tecnica e informatica, la Professoressa Rosa Angela Fabio è coinvolta invece nella parte prettamente psicologica ed elaborativa dei dati raccolti e quindi delle emozioni registrate dai vari utenti.

    Il progetto sfrutta la tecnica del deep learning, ossia quel campo di ricerca dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale basata su una serie di algoritmi di diversi livelli di astrazione, che cercano di far comprendere al sistema informatico come funziona il cervello umano e come riesca ad analizzare e interpretare il linguaggio umano o le immagini.

    deep learning e le reti neurali
    deep learning e le reti neurali
    www.fastweb.it

    Viene utilizzata tale tecnica al fine di comprendere quali siano le caratteristiche intrinseche che inducano determinate reazioni emotive in chi ascolta diversi tipi di brani, come ad esempio eccitazione, depressione o ansia o stanchezza.

    Le reti neurali riescono anche a generare gli oggetti e i mezzi attraverso i quali sono addestrate; un ulteriore obiettivo del progetto è quello di verificare la possibilità che una rete addestrata sia, quindi, in grado di generare dei suoni in grado di suscitare una specifica reazione emotiva.

    Questo progetto, dunque, mira anche a capire se questo metodo potrebbe essere sfruttata anche per l’apprendimento.

    Il progetto mette a disposizione determinati brani per un grande numero di persone per poi registrarne le reazioni, attraverso una app: Deenn, disponibile sia nell’apple store che su google play. La classificazione che ne deriva costituirà l’input attraverso il quale la rete neurale verrà addestrata.

    Valutazione delle emozioni: il SAM

    Le emozioni vengono valutate attraverso delle scale, in grado di definire i parametri essenziali affinché l’utente possa definire le proprie sensazioni e le proprie reazioni.

    Si tratta del SAM, Self-Assessment Manikin, ovvero una tecnica di valutazione non verbale, bensì pittorica, creata da Bradley & Lang negli anni 80.

    Questa tecnica è in grado di misurare direttamente le emozioni provate, in questo caso durante l’ascolto di un brano che può essere trovato nella app.
    Per la sua facile comprensione, il SAM è un metodo accessibile a tutti, anche ai bambini oltre che gli anziani, così che il risultato finale sarà valutato su una vastissima gamma di persone, in situazioni e contesti più disparati.

    Scala SAM con 5 immagini
    Scala SAM con 5 immagini
    www.qu.tu-berlin.de

    Le varianti esistenti di tali scale sono tre, ovvero a cinque, sette o nove punti; tuttavia, quella utilizzata all’interno dell’app Deenn è una variante, ridotta a sole cinque immagini, ma mantenendo nove punti di valutazione.

    Giulia e Lorenzo with the presentation of their ProFax project

    Il progetto ProFax vincitore agli Xilinx Open Hardware Contest 2016

    Ricordate l’articolo sul progetto ProFax che vedeva coinvolti due studenti del Politecnico di Milano? Per chi non lo ricordasse, il progetto ProFax si poneva come obiettivo di raggiungere un miglioramento tra le prestazioni e il consumo di energia, utilizzando la nuova toolchain di Xilinx: SDAccel, mediante la board Alpha Data. 

    Lorenzo e Giulia, con il loro progetto, hanno vinto lo Xilinx Open Hardware Contest 2016, nella categoria Student FPGA.

    Giulia e Lorenzo arrivati a Dublino
    Giulia e Lorenzo arrivati a Dublino

    Giulia si è appassionata alla bioinformatica dopo aver frequentato il corso di informatica tenuto dal Prof. Marco Domenico Santambrogio, responsabile del NECSTLab del Politecnico di Milano. La curiosità l’ha spinta ad approfondire sempre di più la sua conoscenza in ambito bioinformatico, tanto da proporre la sua idea al Prof. Santambrogio, il quale ha deciso di sostenerla. La sua esperienza al NECSTLab l’ha indotta ad aggiungere esami di Ingegneria Informatica alla sua formazione di Ingegneria Biomedica.

    Lorenzo, invece, si è interessato alle architetture hardware durante il suo quarto anno, anch’egli presso il Politecnico di Milano, mentre frequentava il corso di High Performance Processor and Systems. Durante il corso ha preso parte ad un progetto riguardante l’accelerazione hardware. Ha rafforzato la sua conoscenza sul tema durante uno stage di 6 mesi nei laboratori di ricerca Xilinx (la società che ha inventato le FPGA) a Dublino, in Irlanda, sotto la guida e la supervisione della Dr. Michaela Blott. A seguito della proposta di Giulia, Lorenzo ha iniziato a collaborare con lei nella realizzazione dell’implementazione, che ha portato ad una pubblicazione in occasione della conferenza RAW.

    Lo Xilinx Open Hardware Design Contest offre agli studenti di dimostrare le loro abilità tecniche e le loro doti creative e per partecipare al concorso, è possibile utilizzare qualunque piattaforma messa a disposizione dalla Xilinx.

    Il 24 e 25 agosto i due  sono volati a Dublino, sede europea dell’azienda organizzatrice, la Xilinx, per una presentazione finale del proprio lavoro, esposizione della DEMO e premiazione.

    Giulia e Lorenzo insieme a Kevin Cooney - Corporate Vice President & Managing Director EMEA & Global Chief Information Officer at Xilinx (a sinistra guardando la foto) e Patrick Lysaght - Senior Director at Xilinx
    Giulia e Lorenzo insieme a Kevin Cooney – Corporate Vice President & Managing Director EMEA & Global Chief Information Officer at Xilinx (a sinistra guardando la foto) e Patrick Lysaght – Senior Director at Xilinx

     

    “È stato un momento di grande soddisfazione, siamo stati ripagati del grande impegno messo negli ultimi mesi in questo progetto”

    ci confidano i due vincitori

    “Sapere che il nostro lavoro è stato valutato molto positivamente da persone qualificate e che lavorano quotidianamente su queste tecnologie ci ha resi molto orgogliosi.
    I nostri ringraziamenti vanno sicuramente ai nostro advisor, Marco D. Santambrogio, ai nostri colleghi e a tutto il NECSTLab del Politecnico di Milano; la collaborazione e il sostegno anche nelle sfide sono due cose che non dovrebbero mai mancare in un ambiente di lavoro, dove la propria formazione come persone, oltre che a livello tecnico, ha un ruolo chiave.”

    Ora, i due studenti sono tornati già al lavoro per apportare miglioramenti ed ottimizzazioni e per testare possibili nuove strade; inoltre, hanno in programma di sviluppare altri progetti in ambito genomico sfruttando le tecnologie di Xilinx.

     


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