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Analisi critica dei framework etici dell'IA, sfide nella definizione del Bene Comune e proposta di una metodologia di ethics penetration testing per uno sviluppo responsabile dell'IA.

Analisi dell'infrastruttura di IA decentralizzata con IPFS, affrontando i limiti degli hub centralizzati tramite tecnologie Web3, librerie e implementazioni proof-of-concept.

Un framework decentralizzato per ottimizzare il posizionamento, la selezione e l'instradamento di servizi AI nelle reti mobili, affrontando i compromessi tra qualità del servizio e latenza.

Ricerca sul miglioramento della stima ETo con modelli XGBoost, SVM e Random Forest a parametri ridotti rispetto alle equazioni tradizionali nella regione di Meknes, Marocco.

Analisi completa del protocollo GDP per reti di infrastrutture fisiche decentralizzate, che copre architettura tecnica, meccanismi di sicurezza e applicazioni nel mondo reale.

Analisi dell'integrazione dell'Intelligenza Ibrida Umano-Artificiale (H-AI) nel social computing, affrontando le limitazioni dell'IA e proponendo un framework a quattro livelli per una migliore risoluzione dei problemi sociali.

Prospettiva sulle applicazioni di machine learning per l'ottimizzazione energetica degli edifici e la previsione ambientale interna mediante modelli ANN e approcci ibridi.

Una rassegna completa delle applicazioni del machine learning negli edifici intelligenti per l'efficienza energetica, il comfort degli occupanti e le operazioni edilizie sostenibili.

Analisi di piattaforme AI open per il sociale, focalizzata su pattern problematici comuni, sfide implementative e percorsi verso un impatto scalabile nello sviluppo sostenibile.

Analisi dell'impatto ambientale dell'IA e quadri normativi per lo sviluppo sostenibile, con reinterpretazione GDPR, disposizioni AI Act e raccomandazioni politiche.

Analisi di come la cultura aziendale influenza l'implementazione sostenibile dell'IA, includendo opportunità, rischi e fattori organizzativi per uno sviluppo responsabile allineato agli SDG dell'ONU.