Andrea Passerini

Un nuovo approccio migliora la presa di decisioni nell'imaging medico combinando l'expertise umana e le intuizioni generate dalle macchine.

Un nuovo framework punta a chiarire il processo decisionale dell'IA per gli esseri umani.

Questo approccio migliora le prestazioni delle GNN identificando meta-path pertinenti in reti complesse.

Un approccio nuovo per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano affidabili e sicuri.

Un nuovo insieme di benchmark aiuta a valutare i shortcut del ragionamento nell'intelligenza artificiale.

Esplorando la necessità di spiegazioni chiare nei Graph Neural Networks.

xAI-Drop sfrutta l'interpretabilità per migliorare le prestazioni e la chiarezza delle Reti Neurali Grafiche.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza delle previsioni e la spiegabilità nei dati relazionali.

ProtScan migliora la previsione delle interazioni RNA-proteina, aiutando gli studi sulla regolazione genica.