SISTEMI NEURO-SIMBOLICI PER KNOWLEDGE GRAPH MULTIMODALI: DALL'INTEGRAZIONE VISIVA ALLE GRAPH NEURAL NETWORKS

The text describes how Knowledge Graphs, limited to symbolic knowledge, and neural networks, powerful but opaque, can converge: the former enriched semantically with perceptual features, the latter made more interpretable. The thesis analyzes models that combine CNNs and KGs up to GNNs, outlining an evolution toward multimodal, dynamic, and robust knowledge systems.

Il testo descrive come i Knowledge Graphs, limitati a conoscenza simbolica, e le reti neurali, potenti ma opache, possano convergere: le prime arricchite semanticamente con feature percettive, le seconde rese più interpretabili. La tesi analizza modelli che uniscono CNN e KG fino alle GNN, delineando un’evoluzione verso sistemi di conoscenza multimodali, dinamici e robusti.