L'intelligenza artificiale è una disciplina le cui fondamenta si trovano in diverse aree scientifiche e coinvolgono una varietà di tecnologie diverse. Qui consideriamo le fondamenta di AI in una prospettiva molto ampia e miriamo a fornire i capisaldi dell'attività scientifica di tutto il centro, considerando la ricerca lungo tre dimensioni principali.
Ricerca di base: ha l'obiettivo di esplorare le aree di ricerca che sono caratteristiche dell’ AI. Queste includono argomenti tradizionali quali: selezione di algoritmi, computer vision, computational learning theory, computational logic, constraint solving, decision support systems, AI distrubuita, giochi, rappresentazione della conoscenza, machine learning, sistemi multi-agente, elaborazione del linguaggio naturale, robotica, web semantico ecc. Inoltre, prestiamo particolare attenzione alle aree di ricerca emergenti che derivano da interazioni fra diverse aree dell’informatica teorica e AI, quali come explainable AI, integrazione di ragionamento simbolico e sub-simbolico, semantica differenziale, linguaggi di programmazione per AI. Consideriamo anche architetture e piattaforme per AI (sia hardware e software) in quanto queste forniscono la base tecnologica per l'attuazione efficace delle moderne tecniche di AI.
Ricerca interdisciplinare: è volta a promuovere lo scambio fra la ricerca sull'IA e i metodi e le prospettive delle scienze cognitive e della filosofia, della bioingegneria e delle neuroscienze, dell'economia, della teoria dei giochi, della logica, della sociologia, dell’etica e del diritto per sviluppare approcci e applicazioni innovative da implementare in diversi settori.
Ricerca in “human-centerd AI”: è volta studiare sistemi AI capaci di interagire con gli esseri umani. Tale interazione richiede caratteristiche quali la spiegabilità, la verificabilità, la certificazione e la conformità alle norme etiche e giuridiche. Anche l'impatto sulla società, l'economia, l'occupazione e la cultura dovrebbe essere attentamente considerate.