Laboratorio di Modelli Grafico Probabilistici (ProGraM)
Lo scopo del ProGraM Lab concerne la teoria e l'applicazione dei Modelli Grafico Probabilistici o PGM (Probabilistic Graphical Models).
I membri di ProGraM svolgono attivita' di ricerca nei seguenti campi:
- Fondamenti delle Bayesian Networks (BN), Dynamic Bayesian Networks (DBN) e Decision Networks (DN): Influence Diagrams (ID) and LIMIDs;
- Fondamenti e metodi di inferenza per Continuous Time Bayesian Networks (CTBN); in particolare, all'interno di ProGraM e' stato sviluppato il formalismo delle Generalized Continuous Time Bayesian Networks (GCTBN)
- Applicazioni di modelli diretti alla dependability e reliability (affidabilita' di sistemi); (BN, DBN, GCTBN, DN)
- Applicazioni delle reti decisionali (DN) alla cyber-security
- Integrazione di modelli indiretti, in particolare Markov Random Fields (MRF) al Case-Based Reasoning (CBR)
- Data mining con PGMs
ProGraM e' il laboratorio di sviluppo del tool RADyBaN (Reliability Analysis with Dynamic Bayesian Networks)