Programma completo

 

Lunedì 21 giugno

Martedì 22 giugno

Mercoledì 23 giugno

Giovedì 24 giugno

Venerdì 25 giugno

14:40 - 15:00

Opening

15:00 - 15:50

[InfoVis]
E. Puppo

[AUTP]
M. Cogoni

[VAUD]
R. Borgo

[FAIR]
F. Frexia - A. Sulis

[InfoVis]
E. Puppo

15:50 - 16:40

[VAUD]
R. Borgo

[AUTP]
M. Cogoni

[VAUD]
R. Borgo

[Fair]
F. Frexia - A. Sulis

[InfoVis]
E. Puppo

17:00 - 17:50

[IntVis]
L. D. Spano

[InfoVis]
E. Puppo

[VAUD]
R. Borgo

[IntVis]
L. D. Spano

[IntVis]
L. D. Spano

17:50 - 18:40

[FAIR]+[AUTP]
F. Frexia - A. Sulis, M. Cogoni

[InfoVis]
E. Puppo

[VAUD]
R. Borgo

[IntVis]
L. D. Spano

[IntVis]
L. D. Spano

18:40 - 19:00

Closing

Tutti i corsi saranno tenuti in italiano (il materiale didattico sarà in inglese). Per ogni corso, i docenti sono disponibili per un Q&A in lingua inglese.

Durante la scuola verranno somministrati dei questionari di valutazione e di gradimento a tutti i partecipanti.


[VAUD] Visual Analytics per Dati Urbani: dati spazio-temporali e non solo! (R. Borgo)

SommarioIl corso modulo una panoramica dei fondamenti e delle nuove metodologie alla base di Urban Analytics, ovvero Visual Analytics + Datai Urbani. Approfondiremo le applicazioni piu’ note e comuni, ed esempi di casi di studio “inusuali”, per mettere in discussione le nozioni acquisite sui dati stessi e sfidare i presupposti stabiliti su quali siano significato e interpretazione del concetto di smart city. Obiettivo del corso e’ offrire agli studenti l’opportunità di sviluppare le loro abilità nell’analisi e visualizzazione di dati relativi alla città e di espandere i loro ambiti di indagine su ciò che può essere considerato un “dato urbano”.

RelatoreRita Borgo è Professore Associato in Data Visualization presso il Dipartimento di Informatica del King’s College London (KCL), Responsabile del gruppo di ricerca Human Centered Computing e Vice Direttore del Centre for Urban Science and Progress (CUSP) – London. Il suo focus di ricerca è su Information Visualization e Visual Analytics con particolare enfasi sul ruolo di percezione e cognizione umani (Human Factors) nella Visualizzazione. La sua ricerca ha seguito un ambizioso programma di sviluppo di nuove tecniche di visualizzazione dei dati per il rendering interattivo e la manipolazione di dati multidimensionali e multivariati. La sua ricerca ha ricevuto il sostegno della Royal Society, dell’EPSRC e dell’UE. Le applicazioni hanno abbracciato le aree di Explainable AI, Urban Science e Big Data Analytics. Attualmente sta guidando il nascente Urban Living Hub presso il Dipartimento di Informatica di KCL per sostenere l’impatto della visualizzazione all’interno delle sfide legate alla città.


[AUTP] Studio della Struttura del Traffico Urbano a partire da dati di velocità (M. Cogoni)

SommarioIl problema del traffico urbano, in particolare riguardo la transizione da flusso libero a stato congestionato, è stato studiato in maniera estesa negli ultimi decenni. Allo scopo è stato impiegato un vasto spettro di approcci: da modelli analitici a simulazioni tramite descrizioni a grana grossa del traffico. Recentemente, stanno emergendo nuove soluzioni rese possibili dalla sempre più ampia disponibilità di grandi database di dati da sensoristica con copertura spazio-temporale molto fitta. In questa lezione, dopo una parte introduttiva in cui sarà inquadrato il problema e presentato un sunto dello stato dell’arte,  verrà presentata un’analisi dei dati di traffico su larga scala come esempio di utilizzo di dati aperti disponibili sul traffico per vaste aree metropolitane. Questi includono la topologia della rete stradale resa disponibile grazie a OpenStreetMap, e dati dettagliati sulle velocità forniti da servizi come UBER e da sensoristica distribuita, tra cui i sensori distribuiti sul territorio della Città Metropolitana di Cagliari. L’approccio innovativo che presenteremo, basato sulla teoria della percolazione critica sul grafo urbano, permette un’analisi della frammentazione della rete: importanti differenze geografiche tra le differenti fasce orarie emergono senza ricorrere a dati ad alta risoluzione spazio-temporale. Inoltre, questo metodo rende accessibile lo studio diretto di zone densamente popolate di vaste dimensioni (dell’ordine delle decine di km quadrati) e con reti urbane descritte da centinaia di migliaia di nodi. I risultati ottenibili con questo approccio rendono possibile la diagnosi del traffico in tempo reale e una pianificazione dettagliata della topologia urbana.

Relatore: Marco Cogoni: Laurea in Fisica all’Università di Cagliari nel 1999 con una tesi sul comportamento caotico dei vetri di spin (con E. Marinari e successivamente M. Mezard.) Dottorato di ricerca in Fisica conseguito all’Università di Cagliari con una tesi sulla creazione e mobilità dei difetti nei semiconduttori cristallini (con Luciano Colombo e Artoter. ) Ricercatore post-doc presso il Dipartimento di Fisica (Università di Cagliari) (2003-2005), Scienza dei Materiali all’Università di Milano Bicocca (con Leo Miglio) (2005-2007), CNRS Laboratoire de Mécanique de Lille e CEA Saclay (J.P. Laval, B. Dubrulle) (2007-2008). Dal 2008 al CRS4, lavora su diversi progetti legati all’energia solare concentrata, alla struttura cristallina del ghiaccio e, recentemente, all’analisi della congestione delle reti, all’estrazione di caratteristiche da segnali biologici e alle applicazioni della teoria delle reti alle scienze sociali. L’attività di ricerca è caratterizzata dall’uso e dallo sviluppo di tecniche numeriche avanzate come i metodi Montecarlo, l’ottimizzazione multi-obiettivo e strumenti di meccanica statistica.


[FAIR] I Principi FAIR per il riutilizzo delle risorse della ricerca (F. Frexia e A. Sulis)

SommarioLa nostra crescente capacità di raccogliere, immagazzinare ed elaborare un volume di dati in continua espansione ha portato all’opportunità e alla necessità di utilizzare dataset e metodi di analisi su larga scala per affrontare sfide fondamentali in molte aree di ricerca e applicazione, inclusa l’informatica urbana. Il bisogno di trasparenza, riproducibilità e condivisione delle risorse generate dal processo di ricerca scientifica (dati, algoritmi, codici, documenti, articoli, ecc.), oltre ad aver favorito lo sviluppo di metodologie e strumenti in linea con l’approccio Open Science, ha portato alla formalizzazione e diffusione di linee guida come  i principi FAIR, che promuovono la creazione di digital research objects che siano Findable, Accessible, Interoperable e Re-usable. Questa lezione introduce nella prima parte i concetti fondamentali alla base dei principi, nella seconda parte una panoramica sulla loro applicazione nella pratica e la loro attuale diffusione in vari ambiti di ricerca, mostrando come possano supportare il riuso efficace di risultati di qualità.

RelatoreFrancesca Frexia guida il Programma di Ricerca Digital Health del CRS4. La sua attività di ricerca abbraccia le opportunità e le problematiche derivanti dall’applicazione dell’informatica e della tecnologia alla medicina, lavorando su interoperabilità, tracciabilità, telemedicina e modellazione di dati e processi nel contesto clinico. Ha conseguito un dottorato in Scienze e Tecnologie dell’Innovazione presso l’Università di Cagliari e una laurea in Ingegneria Biomedica presso l’Università di Genova. I suoi presenti interessi di ricerca si concentrano principalmente sulla modellazione di dati e processi biomedici, con un’attenzione specifica agli aspetti di interoperabilità mediante lo sviluppo e l’applicazione di formati aperti e standard in linea con i Principi FAIR.

Relatore: Alessandro Sulis, laureato in Ingegneria Elettronica nel 2003 presso l’Università degli Studi di Cagliari, ha poi conseguito un Master di II livello in Tecnologie dell’Informazione presso il Centro di Eccellenza CEFRIEL a Milano. Ha un’esperienza decennale nell’interoperabilità tra sistemi clinici secondo i principali standard e best practices e collabora attivamente con gli organismi internazionali di riferimento (IHE e HL7 International). In particolare dal 2013 è Monitor agli IHE European Connectathon e dal 2021 è Co-Chair del Technical Committee del dominio IHE PaLM (Pathology and Laboratory Medicine), nell’ambito del quale è anche l’editor principale del Profilo SET (Specimen Event Tracking), per la tracciabilità del campione. I suoi attuali interessi di ricerca comprendono lo studio e la promozione dei principi FAIR, nel contesto di progetti legati alla FAIRificazione di dati e metadati in ambito clinico.


[InfoVis] Introduzione alla visualizzazione delle informazioni (E. Puppo)

Sommario: Il corso fornisce un’introduzione ai principi generali e alle tecniche per la visualizzazione di informazioni astratte. Dopo una prima panoramica, verrà introdotto il paradigma progettuale what-why-how: la parte what riguarda l’astrazione sui dati di input e fornisce un formalismo e un vocabolario per inquadrare istanze specifiche in un contesto generale: allo stesso modo, la parte why riguarda l’astrazione sulle attività e gli obiettivi di un’app di visualizzazione; mentre la parte how fornisce una ricca raccolta di idiomi per gestire l’output visivo e l’interazione dell’utente. Successivamente il corso si concentrerà sui dati geografici, fornendo le tecniche di base per la loro visualizzazione. L’ultima lezione sarà dedicata ad un esercizio in classe per visualizzare dati geografici tramite la libreria D3 Javascript.

Relatore: Enrico Puppo è professore ordinario di Informatica presso il Dipartimento di Informatica, Bioingegneria, Robotica e Ingegneria dei Sistemi (DIBRIS) dell’Università di Genova, di cui stato direttore da novembre 2014 a ottobre 2020. Enrico Puppo è autore o co-autore di oltre 120 pubblicazioni scientifiche su algoritmi e strutture dati per la gestione di dati spaziali, modellazione geometrica, geometria computazionale ed elaborazione di immagini. I suoi interessi di ricerca riguardano principalmente la modellazione geometrica, gli algoritmi e strutture dati geometriche e l’analisi di forme tridimensionali, con applicazioni in computer graphics, visualizzazione scientifica, e sistemi informativi territoriali. Enrico Puppo e’ stato responsabile di diversi progetti di ricerca internazionali e nazionali.


[IntVis] Visualizzazioni Interattive (L. D. Spano)

SommarioIl corso fornisce una breve introduzione ai principi che permettono l’utilizzo dell’interazione come modo per gestire la complessità dei dati visualizzati. In particolare, si discuteranno le tecniche di filtering (nascondere in modo selettivo alcuni elementi), aggregazione (mostrare rappresentazioni visuali corrispondenti a un sottoinsieme di elementi), pan & zoom, transizioni animate. Si discuteranno esempi di queste tecniche tramite la libreria D3.js. 

Relatore: Davide Spano è un Professore Associato all’Università di Cagliari. Ha conseguito il Dottorato di Ricerca all’Università di Pisa nel 2013. In passato, ha lavorato presso il laboratorio HIIS dell’ISTI CNR di Pisa. I suoi interessi principali sono l’Interazione Persona-Macchina (HCI) e ha scritto diversi articoli su tecniche innovative di interazione e visualizzazione, interazione gestuale, realtà virtuale e aumentata applicata alla valorizzazione del patrimonio culturale, guide mobili museali ed end-user development. Ha collaborato a diversi progetti finanziati dalla Commissione Europea (IDEAS H2020, Serenoa FP7, ServFace FP7, Artemis Smarcos). È stato membro del Model-Based User Interface Working Group del World Wide Web Consortium (W3C). Attualmente insegna corsi di HCI all’Università di Cagliari.