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18-04-2023
Progetti in evidenza
Dai un'occhiata ai nostri progetti linguistici
Relazioni metonimiche calcolate automaticamente per oltre 150 lingue
Un database su larga scala creato automaticamente con oltre 8 miliardi di coppie affini in 338 lingue
Un database multilingue su larga scala di morfologia derivazionale e flessionale
Una risorsa lessico-semantica liberamente disponibile per la lingua mongola
Uno strumento di traslitterazione gratuito e ad alte prestazioni per oltre 180 lingue e 60 sistemi di scrittura
Cosa è una community di citizen science?
Una Citizen Science Community consiste in una community di persone che aiutano volontariamente a condurre ricerche scientifiche. I cittadini scienziati possono essere coinvolti in vari aspetti del processo di ricerca, ad esempio progettare esperimenti, raccogliere dati, analizzare risultati e risolvere problemi.
Cosa è DataScientia?
DataScientia è una community di Citizen Science di persone interessate a contribuire, conoscere e influenzare la futura evoluzione tecnologica dell'Intelligenza Artificiale (AI) basata sui dati, verso un mondo migliore, per se stessi e per la società. Conrinua a leggere...
Cosa speriamo di ottnere?
Vogliamo abilitare un processo in cui chiunque possa aumentare il proprio livello di consapevolezza e partecipazione attiva all'attuale innovazione tecnologica dell'IA basata sui dati. L'innovazione tecnologica dovrebbe essere guidata dall'innovazione sociale ei cittadini dovrebbero partecipare in modo proattivo alla definizione dell'agenda dell'innovazione sociale. Continua a leggere...
Chi sono i membri della nostra community?
Chiunque può essere membro della DataScientia Community. Non hai bisogno di competenze specifiche per diventare un membro. L'unico requisito è che devi essere disposto a conoscere i dati, l'intelligenza artificiale e il loro impatto sulla società. Puoi decidere la quantità di impegno dedicato in funzione di quanto e quanto velocemente vuoi imparare.
Come puoi contribuire?
Ci sono almeno quattro diversi tipi di contributi. Puoi scegliere quello o più che meglio si adattano alle tue competenze, abilità e interessi.
- Il primo tipo di contributo è supportare la raccolta di dati incentrati sulla persona, come necessario in uno dei tanti esperimenti che abbiamo allestito.
- Il secondo tipo, se hai competenze di programmazione, è partecipare alla comunità open data e open source, responsabile dello sviluppo degli strumenti e del software AI che consentono a DataScientia e ai suoi partner di operare.
- Continua a leggere...
Come ti permettiamo di contribuire?
Ci sono quattro modi principali in cui possiamo aiutarti.
- Il primo è che ti forniamo materiale didattico e supporto per l'acquisizione delle nozioni di base dell'IA guidata dai dati e del suo impatto sulla vita delle persone e sulla società.
- Il secondo è che ti supportiamo nella raccolta, gestione e condivisione dei dati incentrati sulla persona che tu e la comunità in generale generate.
- Continua a leggere...
Cataloghi
Dati su cosa?
Raccogliamo dati sulle persone e sul mondo e sulla società che le circonda.
Che tipo di dati raccogliamo?
I dati che raccogliamo possono essere classificati in quattro tipi fondamentali:
- Media che descrivono come il mondo ci appare.
- Dati che descrivono come affermiamo ciò che è il caso nel mondo, cioè ciò che è vero e ciò che è falso.
- Dati sul linguaggio che usiamo per descrivere la diversità del mondo.
- Dati sulla conoscenza che utilizziamo per fornire una visione unitaria della diversità dei dati sul mondo, essendo questa la chiave per la composizione dei dati orientata allo scopo.
Servizi
Cosa facciamo con i dati?
Seguiamo un processo di gestione dei dati end-to-end che copre tutte le fasi dalla loro raccolta al loro utilizzo verso l'innovazione. Il processo è organizzato in cinque fasi principali:
- Li raccogliamo
- Li conserviamo
- Consentiamo a terzi di trovarli
- Facciamo composizione dei dati orientata allo scopo.
- Li distribuiamo verso l'innovazione sociale abilitata dalla tecnologia
Non puntiamo all'obiettività. Piuttosto, vogliamo studiare come emergono le rappresentazioni locali del mondo e come possono essere composte in rappresentazioni unitarie guidate da uno scopo. L'attenzione si concentra sul processo di come ciò accade.
Come siamo organnizzati?
DataScientia è un'organizzazione senza scopo di lucro il cui obiettivo è costruire una società migliore e più inclusiva che consenta l'innovazione sociale supportata dall'intelligenza artificiale basata sui dati. DataScientia opera in stretta collaborazione con le Università partner. Le università supportano DataScientia nei suoi programmi di formazione permanente, nello sviluppo e nel sostegno delle comunità locali, nonché nelle sue attività di ricerca e innovazione. Continua a leggere...
Come ci sosteniamo?
L'obiettivo di DataScientia è quello di sostenersi sulla base dei ricavi generati dall'innovazione tecnologica e sociale che consente, focalizzata principalmente sul proprio processo di gestione dei dati end-to-end. DataScientia ha due principali fonti di reddito.
- Il primo è la fornitura di servizi abilitati dai dati e dalle tecnologie sviluppate da DataScientia. Ogni tipo di dati abilita diversi servizi specifici dei dati.
- Il secondo è il supporto allo start-up e alla crescita di imprese altamente innovative che sfruttano la propria tecnologia.
Tutti i ricavi economici di DataScientia devono seguire un processo coerente con i suoi standard etici interni. I ricavi devono provenire da attività che generano un'innovazione sociale significativa. L'obiettivo finale di DataScientia è trovare un modo per andare oltre l'attuale approccio all'innovazione dell'IA, solo basato sulla tecnologia e inconsapevole della diversità
Il Manifesto di DataScientia
Unione attraverso la diversità
- I dati, così come sono disponibili su Internet, sono il carburante che sta stimolando l'ascesa di una nuova società più intelligente che vogliamo sia più aperta, inclusiva e che consenta una migliore qualità della vita.
- I dati dovrebbero essere disponibili e riutilizzabili a costi accessibili da tutti, indipendentemente da sesso, religione, nazionalità, livello di ricchezza o qualsiasi altro fattore contingente.
- I dati dovrebbero rappresentare correttamente la diversità dei mondi che vengono percepiti, come risultano dalla cultura e dalle tradizioni locali, dai bisogni e dallo scopo. I dati dovrebbero essere espressi nelle lingue locali e dovrebbero registrare quei fatti contestualmente rilevanti, con il formato ei valori più appropriati.
- La conoscenza dovrebbe assorbire la diversità dei dati in rappresentazioni progressivamente più unificate dell'unità sottostante.
- Conoscenze e dati dovrebbero essere sviluppati grazie all'impegno volontario delle parti interessate, ciascuna operante in piena autonomia.
- DataScientia è un'organizzazione senza scopo di lucro il cui obiettivo è lo sviluppo di un'infrastruttura che supporti l'emergere di una comprensione unitaria della diversità basata sulla conoscenza, come rappresentata dai dati.
- Il primo obiettivo di DataScientia è l'infrastruttura tecnologica.
- Il secondo obiettivo di DataScientia è l'infrastruttura organizzativa, attraverso lo sviluppo e l'adozione di best practice condivise.
- Il terzo obiettivo di DataScientia è l'infrastruttura legale, che si occupa, tra l'altro, delle questioni relative alle licenze e alla privacy.
- Il quarto obiettivo di DataScientia è l'infrastruttura sociale, ovvero una comunità incentrata sulla comprensione dei dati, il loro sviluppo e il loro sfruttamento, sia sociale che economico.
DataScientia - Unitas per veritam
“DataScientia”, per “Scientia per Data” il testo latino per “Conoscenza attraverso i dati”.
“Scientia”, da sciens, participio presente di scio, che significa conoscere, capire - stessa radice di conscientia, che significa sia conoscenza condivisa con gli altri che conoscenza dentro di sé.
"Dati", il plurale di dato, che significa un dato, ciò che diamo per scontato come base del nostro pensiero - che qui consideriamo una rappresentazione digitale del mondo.
"Unitas per Varietatem", il testo latino per "Unità attraverso la diversità" - Come possiamo raggiungere l'Unità della conoscenza comprendendo e grazie alla diversità dei dati?