Workshop AI for Space
18 marzo 2019, Centro Congressi Auditorium della Tecnica
Chairs
Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione, CNR
Telespazio
Programma
Location: Aula I-L2 p.m. |
Introduzione e scenario- Introduzione a cura dei co-chair Artificial Intelligence and Earth Observation
[Presentazione]
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2:35 p.m. |
IA per l’analisi dei dati spaziali“Soft Computing” e “Machine Learning” per l’Analisi di “Big Geo Data”
[PDF]
[Presentazione]
Analisi di modelli Deep Learning per la Ship Detection su immagini satellitari ottiche VHR e HR
[PDF]
[Presentazione]
Applicazioni del Machine Learning nella Osservazione della Terra
[PDF]
[Presentazione]
SEO-DWARF: Semantic Earth Observation Data Web Alert and Retrieval Framework
[PDF]
[Presentazione]
Deep learning su immagini SAR per l’osservazione della Terra
[PDF]
Riconoscimento di immagini satellitari mediante tecniche di intelligenza artificiale: studio comparativo di performance
[PDF]
[Presentazione]
Rilevamento automatico di scie su immagini SAR con reti convoluzionali profonde
[PDF]
[Presentazione]
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3:10 p.m. |
IA per la pianificazione ed autonomia di missioni spazialiRagionamento Automatico per il Supporto alle Decisioni in Ambito Aerospazio
[PDF]
[Presentazione]
Sviluppo di architetture software innovative per l'autonomia in ambito spaziale
[PDF]
[Presentazione]
Agenti autonomi per la gestione di sistemi spaziali
[PDF]
[Presentazione]
Planning & Scheduling per promuovere l’autonomia in missioni spaziali
[PDF]
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3:35 p.m. |
IA per nuovi strumenti per applicazioni spazialiProgettazione model-based di sistemi aerospaziali affidabili ed autonomi
[PDF]
[Presentazione]
AI for Space: La Cooperazione su Interoperabilità Semantica fra KRDB Research Centre for Knowledge and Data e la Agenzia Spaziale Europea (ESA)
[PDF]
[Presentazione]
COFFEE: Control Operate and Facilitate Functions in End to End system
[PDF]
[Presentazione]
Ottimizzazione della Verifica e Validazione di Sistema basata su Simulazione
[PDF]
[Presentazione]
NEAR-ML: New Earth-observation Acquisition Recommendation system based on Machine Learning
[PDF]
[Presentazione]
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4:05 p.m. |
Tavola rotonda |