Biografia
Animato da una profonda passione per la biologia polare, miro a contribuire alla ricerca in Artide e in Antartide — un obiettivo che mi ha portato in Germania, dove ho studiato la dinamica del fitoplancton tramite dati satellitari presso l'Alfred Wegener Institute. Attualmente, presso il CNR, mi occupo di biologia strutturale attraverso progetti su glicoproteine e proteine virali, con un'attenzione particolare alla comunicazione scientifica mediante LLMs. Per questo ho sviluppato ARGOS, uno strumento basato su RAG che trasforma la ricerca scientifica in contenuti accessibili e multilingue per Wikipedia, creando un ponte tra scienza e società.
Abstract
ARGOS: Retrieval-Augmented Generation per la comunicazione scientifica
ARGOS mira a migliorare la comunicazione scientifica trasformando la ricerca specialistica in contenuti multilingue accessibili e coinvolgenti, riducendo la distanza tra scienziati e pubblico. Il suo approccio RAG (retrieval-augmented generation), che integra il recupero di documenti scientificamente accurati con le capacità generative degli LLMs (large language models), consente di produrre voci Wikipedia di alta qualità. Inoltre, il progetto ARGOS si propone di permettere ai ricercatori di condividere i propri risultati coerentemente con la loro cultura di origine, democratizzando la conoscenza e favorendo un più ampio coinvolgimento sociale.
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Bio
Fueled by a strong passion for polar biology, I aim to contribute to Arctic and Antarctic research—a goal that led me to Germany, where I studied phytoplankton dynamics via satellite data at the Alfred Wegener Institute. At the CNR, I now explore structural biology through projects on glycoproteins and viral proteins, while focusing on scientific communication with LLMs. That's why I developed ARGOS, a RAG-based tool that transforms research into multilingual, accessible Wikipedia content, bridging science and society.
Abstract
ARGOS: A Retrieval-augmented GeneratiOn approach for Scientific communication
ARGOS aims to improve scientific communication by transforming specialized research into accessible and engaging multilingual content, bridging the gap between scientists and the public. Its RAG (retrieval-augmented generation) approach—which combines the retrieval of scientifically accurate documents with the generative capabilities of LLMs (large language models)—enables the production of high-quality Wikipedia entries. In addition, the ARGOS project seeks to enable researchers to share their findings consistently with their culture of origin, democratizing knowledge and fostering broader social involvement.
Attribuzione 4.0 Internazionale