Principali tematiche di ricerca:
- Interpretable Machine intelligence models and algorithms;
(i) progettazione e sviluppo di algoritmi e metodologie interpretabili per ottimizzare e automatizzare i processi, estrarre e classificare i dati, rilevare, analizzare e prevedere tendenze/ modelli e migliorare l’interazione uomo/ ambiente, attraverso modelli e algoritmi più sicuri, più equi e più leggibili, come ad esempio gli alberi decisionali, le regole decisionali e la regressione lineare;
(ii) definire e sviluppare modelli e piattaforme per Clinical Decision Support Systems (CDSS), per la diagnosi e il trattamento delle malattie, per realizzare sistemi interpretabili di early disease diagnosis and treatment prediction, mediante algoritmi e tecniche diagnostiche e predittive di risposta terapeutica alle malattie, anche con il supporto di sistemi cyber physical, disease prediction, epidemic outbreaks detection and tracking.
(iii) ideare e sviluppare metodologie e tecniche intelligenti per affrontare i problemi di sicurezza e privacy attraverso approcci affidabili e interpretabili. L’utilizzo di tecnologie come la sicurezza cyber-fisica (Physical Unclonable Functions) e Blockchain/DLT, è anche un aspetto importante di questa attività;
- Gestione efficiente delle infrastrutture di Cloud Computing;
Progettazione e realizzazione di tecniche e metodi per l’ottimizzazione dinamica dell’allocazione del carico nei data center utilizzando algoritmi innovativi auto-organizzanti bio-ispirati che consentono un risparmio di energia compresa tra il 30 ed il 60 %.
- Computational Intelligence, Algoritmi e protocolli swarm-based per sistemi distribuiti e paralleli;
L’utilizzo di algoritmi basati su tecniche di swarm intelligence per il management efficiente di sistemi distribuiti e paralleli. L’approccio prevede l’uso di agenti mobili il cui comportamento trae ispirazione dall’auto-organizzazione di alcuni tipi di sistemi biologici presenti in natura, tra i quali le formiche, gli uccelli e le termiti.
- Green and sustainable development;
Lo sviluppo verde e sostenibile in Smart Environments, assicurando anche che le metodologie e gli algoritmi adottati si comportino in modo responsabile e affidabile, è lo scopo di questa attività.