Best Paper RunnerUp a Nicola Tonellotto a SIGIR 2024

22 Luglio 2024
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Secondo riconoscimento di fila per Nicola Tonellotto a SIGIR, che lo conferma al top della ricerca nel campo dell'Information Retrieval, l'insieme delle tecniche informatiche alla base dei motori di ricerca, per gestire la rappresentazione, la memorizzazione, l'organizzazione e l'accesso ad oggetti contenenti informazioni.

Per Nicola Tonellotto secondo riconoscimento di fila alla Conferenza SIGIR (Conference on Research and Development in Information Retrieval” https://sigir-2024.github.io/), svoltasi nei giorni scorsi a Washington D.C., USA, che riunisce annualmente i maggiori esperti sia accademici che industriali di reperimento delle informazioni, la scienza alla base dei motori di ricerca. 

Dopo il Best Paper Honorable Mention nel 2023, nell'edizione di quest'anno si è aggiudicato il "Best Paper Runner Up" con l'articolo "A reproducibility study of PLAID", scritto a quatto mani con Sean MacAvaney (University of Glasgow).

"Il lavoro - spiega Tonellotto -  riproduce e colma le lacune mancanti di PLAID (Performance-optimized Late Interaction Driver), un algoritmo per sistemi di ricerca sviluppato da ricercatori dell’Università di Stanford. Studiando la struttura dell’algoritmo, abbiamo notato che esso dipende da un delicato equilibrio tra i suoi tre parametri di configurazione; deviazioni oltre le impostazioni suggerite possono peggiorare sostanzialmente la velocità di un sistema di ricerca. Noi verifichiamo sperimentalmente che alcune ricerche su grafi recentemente proposte possono essere adottate per superare tale limitazione, fornendo un sensibile miglioramento della velocità senza alcuna penalizzazione all’efficacia del sistema di ricerca".

Quello del Reperimento dell'Informazione (IR) è un campo fortemente interdisciplinare, centrale in un sistema di organizzazione sociale ed economica in cui l'estrazione di dati da grandi quantità di documenti è un problema  sempre più rilevante. La ricerca su sistemi di Information Retrieval sempre più efficienti è una delle linee del laboratorio FoReLab del Dipartimento, che si occupa dello sviluppo di tecnologie per il 5.0.

L'eccellenza della ricerca in questo campo è stata confermata anche dal successo del secondo articolo presentato da Tonellotto a SIGIR. Il lavoro è incentrato su un algoritmo di elaborazione dati particolarmente efficiente per sistemi di AI, algoritmo che è stato adottato e implementato, a conferenza ancora in corso, dalla società InfiniFlow (https://infiniflow.org/) nel loro prodotto di punta (Infinity, The AI-Native Database for LLM Applications).