Il progetto ha l'obiettivo di studiare tecniche di intelligenza artificiale per l'integrazione di dati provenienti da fonti diverse e di natura molto eterogenea (databases, immagini, video, pubblicazioni, libri antichi, materiale di interesse culturale...). Mentre tutti questi dati sono già disponibili, la sfida principale è di catalogarli in uno schema complessivo e di poterli analizzare congiuntamente per poter estrarre importanti caratteristiche. per sviluppare questo progetto si svilupperà sulle competenze acquisite dai partecipanti al progetto nei campi dell'integrazione logica , della modellazione di biblioteche digitali, della valutazione della ricerca, della computer vision e del machine learning.
Il progetto ha come obiettivo la definizione di un framework che possa integrare vari formalismi già presenti in letteratura. L¿innovatività è quindi nello sviluppo di una metodologia che permetta di meglio integrare e complementare strumenti diversi con l¿obiettivo di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale più performanti e generali.
In molte applicazioni, è difficile integrare sistemi di machine learning (spesso basati su Deep Learning) con altre informazioni comunque disponibili. Quando questo viene fatto è spesso con soluzioni ad-hoc e solo applicabili al problema in oggetto.
L¿ambizione del progetto è di proporre metodologie che permettano di generalizzare questi approcci fornendogli una base formale ben fondata ed il più possibile generale.
L¿esperienza maturata dai partecipanti nei vari aspetti dell¿intelligenza artificiale ci mette nelle condizioni di poter sviluppare con buone possibilità di successo questo ambizioso progetto.