Computer scientist, esperto in Reti Neurali Artificiali e Sistemi Artificiali Adattivi. Presidente e Direttore del SEMEION Centro Ricerche di Scienze della Comunicazione, Ente Scientifico riconosciuto (D.M. 12 novembre 1991) dal Ministero dell’Istruzione dell’Università e della Ricerca (MIUR). Full Professor Adjoint presso il Dipartimento di Matematica e Statistica della University of Colorado, Denver (CO-USA), Advisory Board Member del Center for Computational and Mathematical Biology (CCMB), University of Colorado, Denver (CO-USA).
Membro del Comitato Editoriale di numerose riviste scientifiche internazionali. Ha progettato e sviluppato nuovi modelli e algoritmi di Intelligenza Artificiale, pubblicando oltre 250 articoli scientifici e 24 libri.
È Inventore di 18 idee brevettuali, che hanno prodotto 28 brevetti internazionali depositati.
È stato coordinatore scientifico di numerosi progetti nazionali e internazionali come Direttore scientifico del Semeion, tra i quali:
- Progetto “Analisi per il riconoscimento delle rotte marine dei natanti”, applicando modelli innovativi di machine learning. European Union Naval Force Mediterranean (EUNAVFOR MED) Operation SOPHIA.
- Progetto “Network Centric Cognitive System”, approvato nel Piano Nazionale di Ricerca Militare consistente nello studio e nell’applicazione di sistemi intelligenti e diversi modelli di machine learning a supporto del processo di situation awareness. (Ministero della Difesa).
- Progetto “Artificial Adaptive Systems to predict the magnitude of earthquakes”, nell’ambito del Project S3 "Short‐term earthquake prediction and preparation", applicando modelli di machine learning e reti neural artificiali, progetto finanziato dall’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV).
- Progetto bilaterale Italia-USA “Artificial Adaptive Systems in Medicine”, il cui Coordinatore scientifico per gli Stati Uniti è stato il Prof. Weldon Lodwick della University Of Colorado, Denver. (Ministero degli Esteri).
- Progetto Europeo SPAN-CIP (Semantic Predictive Algorithm Network for Critical Infrastructure Protection) per la sezione applicazione di sistemi d’Intelligenza Artificiale (reti neurali artificiali e algoritmi evolutivi) alle infrastrutture critiche.
- Programma di ricerca durato 10 anni per l’ideazione, lo studio, l’analisi e la verifica di sistemi intelligenti e procedure informatiche basate su Reti Neurali Artificiali, finalizzate all’applicazione nel campo medico-farmaceutico, nel settore dell’Imaging e della strumentazione biomedicale. (Bracco S.p.A.).
Progetto “The Metropolitan Police Service Central Drug Trafficking Database: Business Case” commissionato al Semeion da New Scotland Yard – Specialist Crime Directorate (London-UK).
PRINCIPALI AREE DI INTERESSE SCIENTIFICO
Le sue attuali aree d’interesse scientifico riguardano:
- il deep learning e il “real deep learning” una metodologia che utilizza un sistema composto da diverse tipi di reti neurali che collaborano in un insieme di metareti, per ottimizzare le performance delle singole reti;
- l’analisi dei segnali elettroencefalografici (EEG) nella diagnosi di autismo e di altre patologie, attraverso un modello originale di elaborazione che ha lo scopo di individuare la funzione implicita (sottostante) in una serie multivariata di segnali, attraverso la riduzione della sequenza temporale ad una serie di invarianti spaziali.
- il geographic profiling attraverso un modello che attribuisce un significato ad una distribuzione di punti in uno spazio. Il modello ha dimostrato una particolare efficacia nell’essere in grado di individuare il luogo di origine di alcuni fenomeni come, ad esempio, individuare il luogo di origine delle epidemie disegnandone la mappa di diffusione, a partire dai primi eventi che identificano l’insorgere del fenomeno;
- la teoria dei mondi impossibili, un sistema che è in grado di lavorare con diversi dataset non collegati fra loro;
- la teoria Data Matrix, una teoria algebrica di operatori non lineari che utilizzano speciali algoritmi adattivi.
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