Fri, Oct 2 · 6:30 PM CEST
I Foundation Models stanno cambiando profondamente il modo in cui progettiamo sistemi di intelligenza artificiale, ma il dibattito si concentra quasi sempre su testo e immagini. Cosa succede quando applichiamo lo stesso paradigma a dati scientifici complessi, come quelli della spettroscopia NMR (Risonanza Magnetica Nucleare) ?
In questo talk esploreremo il dietro le quinte della costruzione di un Foundation Model partendo da zero , collegando i principi teorici dell’AI a un caso di studio reale.
Partiremo dalle origini del concetto di Foundation Model per capire cosa distingue questi modelli dagli approcci tradizionali, in cui un modello viene addestrato per risolvere uno specifico problema.
Entreremo poi nel vivo dell’ingegneria raccontando come abbiamo sviluppato ROSE, un Foundation Model per la spettroscopia NMR .
ROSE è un progetto open source , disponibile pubblicamente su GitHub:
Ripercorreremo l’intera pipeline, dalla gestione di oltre tre milioni di segnali grezzi alla progettazione delle strategie di pre-training, fino alla costruzione di rappresentazioni matematiche, gli embedding , capaci di catturare informazioni utili per problemi diversi.
Vedremo poi come mettere alla prova un modello di questo tipo. Quanto riesce a generalizzare su dati mai incontrati durante l’addestramento ? Quanto può adattarsi a un nuovo problema quando abbiamo a disposizione solo pochi esempi ? E come possiamo capire se le rappresentazioni apprese sono realmente utili?
Ci vediamo alle 18:30 negli spazi di Open Campus a Cagliari . Alle 20:00 brindiamo con un aperitivo di networking, per continuare la discussione, confrontarsi e scambiare idee.
L’evento è in presenza, a ingresso libero fino a esaurimento posti , organizzato da Rombo.AI in collaborazione con Open Campus.
