Importante riconoscimento scientifico per l’Ing. Marcella Cornia, giovane assegnista dell’Università di Modena e Reggio Emilia, impegnata ad un progetto del laboratorio di ricerca AImageLab del DIEF – Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari” e finanziato dalla Fondazione di Modena.
Per il suo lavoro su “Predicting Human Eye Fixations via an LSTM-based Saliency Attentive Model” (Predizione dei punti di fissazione dell’occhio umano attraverso un modello attentivo basato su LSTM – Long short-term memory) si è recentemente aggiudicata il Premio Giovani Ricercatori 2020 nella sua categoria: intelligenza artificiale e big data.
Il Premio Giovani Ricercatori è istituito dal Gruppo 2003 per la ricerca scientifica, un forum molto autorevole nato appunto nel 2003 e che riunisce quegli scienziati italiani che lavorano in Italia e figurano negli elenchi dei ricercatori più citati al mondo nella letteratura scientifica, elenchi compilati per le diverse discipline dall’Institute for Scientific Information (ISI) di Philadelphia (USA). Il Premio è sostenuto dal Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), Fondazione Bracco, Istituto Nazionale di Astrofisica (INAF), Fondazione AIRC per la Ricerca sul Cancro, Chiesi Farmaceutici, Barilla, Federazione Nazionale dei Dirigenti e delle Alte Professionalità dell’Agricoltura e dell’Ambiente (FENDA).
L’Ing. Marcella Cornia svolge le sue ricerche presso AImageLab, ed afferisce al Centro interdipartimentale di ricerca sulle Digital Humanities (DHMoRe) dell’Università di Modena e Reggio Emilia, diretto dalla Professoressa Elena Fumagalli.
Il Premio giunto alla sua seconda edizione assegna ogni anno riconoscimenti (un diploma e 3.000,00) ai migliori studi di giovani distintisi nelle 10 categorie individuate, che quest’anno erano: Agricoltura, Alimenti e Nutrizione, Ambiente, Astrofisica e Spazio, Biomedicina e Farmaci, Covid-19, Oncologia, Ingegneria, Intelligenza Artificiale e Big Data, Fisica Matematica e Informatica.
Il lavoro presentato dalla giovane post-doc Unimore, che durante il suo dottorato si è avvalsa di un finanziamento della Fondazione di Modena in favore del progetto AI4DH (Artificial Intelligence for Digital Humanities) e che ora continua sia al Tecnopolo di Modena sia ad AGO Fabbriche Culturali sempre grazie ad un assegno di ricerca della Fondazione di Modena, si focalizza su un problema ancora aperto dell’Intelligenza Artificiale e Computer Vision ovvero quello di predire le aree di fissazione dell’occhio umano sulle immagini. “Quando un osservatore guarda un’immagine, il suo sguardo – fa notare l’Ing. Marcella Cornia – viene guidato da meccanismi attentivi e attratto da specifiche aree della scena, chiamate regioni salienti.”. Il lavoro presenta un’architettura basata su tecniche di Deep Learning che si occupa di emulare questi meccanismi attentivi e di trovare in modo automatico le regioni salienti di un’immagine.
L’articolo presentato, pubblicato nel 2018 su un’importante rivista del settore (IEEE Transactions on Image Processing), è stato scelto per gli importanti aspetti innovativi e risultati sperimentali ottenuti dall’architettura proposta, raggiungendo prestazioni elevate nell’ambito della predizione delle regioni salienti su immagini. Inoltre, l’articolo è stato largamente apprezzato dalla comunità scientifica ricevendo in solo due anni più di 250 citazioni (fonte Google Scholar).
“Il lavoro di Marcella sulla ricerca della salienza nelle immagini – spiega la Professoressa Rita Cucchiara, referente scientifico di AImageLab – è uno dei temi di ricerca più affascinanti, inizialmente studiato da psicologi della percezione al MIT (Massachuset Institute of Technology) agli inizi degli anni ‘90 e che solo ora con le reti neurali artificiali riesce ad essere emulato da un calcolatore. Ha molte implicazioni, nella interfaccia uomo-AI, nella guida autonoma, nel recupero di immagini dal web. Ora Marcella Cornia, terminato il suo dottorato, sta coordinando un gruppo di ricerca per applicarlo nel fashion e in ambito museale”.
La premiazione avverrà online nel corso di un webinar promosso dal CNR (Centro Nazionale delle Ricerche) mercoledì 28 ottobre a partire dalle ore 11.00.
“Questo premio – ha affermato la Dott.ssa Marcella Cornia – rappresenta per me un importante riconoscimento non soltanto personale ma anche e soprattutto per l’attività di ricerca che porto avanti con passione e dedizione da quasi 5 anni. Ovviamente la vittoria del premio non sarebbe stata possibile senza l’aiuto degli altri autori dell’articolo presentato: la Prof.ssa Rita Cucchiara, che ha coordinato l’attività di ricerca in oggetto, il Dott. Lorenzo Baraldi (ricercatore dell’Università di Modena e Reggio Emilia) e il Prof. Giuseppe Serra (professore associato dell’Università di Udine), che hanno collaborato allo sviluppo dell’algoritmo proposto”.
“Il riconoscimento a Marcella Cornia – afferma Matteo Al Kalak, responsabile del progetto DHMoRe Lab – è un arricchimento per il progetto DHMore Lab sostenuto dalla Regione Emilia-Romagna. Le competenze di questa giovane ricercatrice, parte integrante del progetto, non possono che essere un plusvalore per l’intero staff di lavoro. Per il DHMoRe e per tutto l’Ateneo si tratta di una conferma positiva che mostra come i saperi umanistici e quelli scientifici possano dialogare raggiungendo risultati inattesi e riconosciuti”.
Marcella Cornia, nata e residente a Modena, è attualmente un’assegnista di ricerca post-doc presso il Centro Interdipartimentale sulle Digital Humanities DHMoRe. Nel 2016, ha conseguito la laurea magistrale di Ingegneria Informatica presso il Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari”. Nel marzo 2020, ha conseguito il dottorato di ricerca con lode presso la Scuola di Dottorato in ICT di Unimore. Dal 2016, lavora sotto la supervisione della Prof.ssa Rita Cucchiara presso il laboratorio AImageLab del Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari” (DIEF) su Deep Learning e Computer Vision. È autrice di circa 30 pubblicazioni in importanti riviste e convegni internazionali nel settore della Computer Vision e Intelligenza Artificiale. In questi anni, si è occupata e si sta tuttora occupando di diversi ambiti di ricerca tra cui Visual Saliency Prediction, Image Captioning, Embodied AI, e Multimedia per Cultural Heritage e Digital Humanities.
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