Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Neuro-symbolic AI for simplifying legislation using Knowledge Graph and LegalXML |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Neuro-symbolic AI for simplifying legislation using Knowledge Graph and LegalXML |
| Campo principale della ricerca | Computer science |
| Sottocampo della ricerca | Informatics |
| Campo principale della ricerca | Technology |
| Sottocampo della ricerca | Internet technology |
| Campo principale della ricerca | Juridical sciences |
| Sottocampo della ricerca | Informatic law |
| Settore Concorsuale | 12 - Scienze giuridiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Neuro-symbolic AI is a new method in which semantic web technologies and non-symbolic AI are mixed to mitigate critical issues such as overfitting and underfitting, lack of context, and poverty of explainability of results. We want to study an approach that includes neuro-symbolic and symbolic AI and the LLM (e.g. Llama) applied in the legislative field. We intend to use, for example, the Knowledge Graph based on RDF and LegalXML to support RAG. These models are applied to the legislative legal context, including a series of heterogeneous document types that must first be marked in Akoma Ntoso to exploit the descriptive elements of the legal document and the metadata representing the principles of legal theory. We pay to two thematic aspects: legislative simplification and explainability of the results. This last aspect will guide the methodologies for modeling technological solutions for being compliant with AI Act and to guarantee the decision-making autonomy. |
| Descrizione sintetica in inglese | L’intelligenza artificiale neuro-simbolica è un nuovo metodo in cui le tecnologie del web semantico e l’AI non simbolica vengono integrate per mitigare problemi critici come l’overfitting e l’underfitting, la mancanza di contesto e la scarsa spiegabilità dei risultati. Si vuole studiare un approccio che includa l'IA neuro-simbolica e simbolica e il LLM (es. Llama) applicato in ambito legislativo. Intendiamo utilizzare, ad esempio, il Knowledge Graph basato su RDF e LegalXML per supportare RAG. Questi modelli vengono applicati al contesto giuridico legislativo, includendo documenti eterogenei che devono prima essere marcati in Akoma Ntoso per sfruttare gli elementi descrittivi del documento legale e i metadati della teoria giuridica. Puntiamo su due aspetti tematici: la semplificazione legislativa e la spiegabilità dei risultati. Quest’ultimo aspetto guiderà le metodologie per modellare soluzioni tecnologiche in linrs von ls legge sull’AI e per garantire l’autonomia decisionale. |
| Data del bando | 05/09/2024 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE GIURIDICHE |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| dsg.affarigenerali@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 19/09/2024 |
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| Come candidarsi | Other |