Rossana Damiano
- Università di Torino
- https://www.unito.it/
Prospettive della Scienza Aperta nell'infrastruttura MIRRI-IT
Rossana Damiano è Professore Associato di Informatica presso l'Università di Torino, dove insegna tecnologie semantiche e archivi digitali. La sua ricerca riguarda principalmente l'applicazione di modelli e metodi di Intelligenza Artificiale all'ambito dei beni culturali, con particolare riferimento all'annotazione semantica e all'interoperabilità tra risorse.
Rossana Damiano is an Associate Professor of Computer Science at the University of Turin, where she teaches semantic technologies and digital archives. Her research interests maily concern the Artificial Intelligence models and methods to the domain of Artificial Intelligence.
15 giugno 2023 | INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI) NELLA COMUNITÀ ACCADEMICA E DELLA RICERCA - QUALI OPPORTUNITÀ E QUALI RISCHI?
Prospettive della Scienza Aperta nell'infrastruttura MIRRI-IT
Open Science perspectives in the infrastructure MIRRI-IT
ABSTRACT
SUS-MIRRI.IT ha intrapreso una serie di attività per la creazione di un ambiente di lavoro collaborativo online in cui i ricercatori possono condividere, trovare ed esplorare i dati i) sviluppando un modello di dati semantico da iniziative e set di dati esistenti a livello italiano ed europeo, in modo da facilitare la raccolta dei dati dalle collezioni italiane; ii) implementare un'istanza di Harvard Dataverse per studiare come l'annotazione semantica delle informazioni microbiche possa essere efficacemente archiviata e consegnata secondo il paradigma FAIR, supportando la condivisione e la scoperta dei dati.
SUS-MIRRI.IT has undertaken a set of activities for creating an online collaborative work environment where researchers can share, find and explore data by i) developing a semantic data model from existing initiatives and datasets at the Italian and European level, so as to facilitate the collection of data from Italian collections; ii) implementing a Harvard Dataverse instance to investigate how the semantic annotation of microbial information can be effectively stored and delivered according to the FAIR paradigm, supporting data share and discovery.
