Uno degli obiettivi fondanti dell'Intelligenza Artificiale e della Robotica riguarda lo sviluppo di agenti capaci di interagire con l'ambiente circostante. Per raggiungere questo obiettivo, un passo fondamentale � quello di rendere l'agente capace di capire lo stato attuale del mondo che lo circonda. In questo contesto, la visione rappresenta uno dei canali sensoriali preferibili, e per questo motivo la comunit� scientifica sta lavorando molto per sviluppare sistemi di visione per robot sempre pi� prestazionali. Grazie alla loro capacit� ed efficienza nella gestione di informazioni visive, le reti neurali di tipo deep sono state e continuano ad essere uno degli strumenti fondamentali per affrontare un gran numero di attivit� in Robotica, come ad esempio il riconoscimento e segmentazione degli oggetti, la stima di ego-movimenti, la combinazione di visione e linguaggio per interpretare scene e comandi.
In questo progetto vi mostreremo le tecniche pi� avanzate che il Politecnico di Torino sta sviluppando con il consorzio CINI nel progetto ELISE per costruire le fondamenta della conoscenza teorica e degli algoritmi che i robot del futuro, e pi� in generale i sistemi intelligenti, useranno per imparare autonomamente sugli oggetti, sull'ambiente e sul mondo.