Benvenuti
Sono Samuele Bortolotti, dottorando in Informatica all’Università di Trento, dove collaboro con lo Structured Machine Learning Group sotto la supervisione di Stefano Teso e Andrea Passerini.
Mi occupo di machine learning, trustworthy AI e integrazione neuro-simbolica. Studio come i modelli di machine learning imparano dai dati, e dove e perché falliscono — per esempio le reasoning shortcuts, in cui un modello arriva alla risposta giusta per le ragioni sbagliate. Vorrei un’IA che supporti le persone e sia degna di fiducia, fondata su regole esplicite e ispezionabili scritte in logica.
Nella primavera del 2026 ho trascorso tre mesi all’APRIL Lab, lavorando con Antonio Vergari su constraint acquisition con i Large Language Models.
Ho conseguito la laurea triennale e magistrale in Informatica, entrambe con lode, all’Università di Trento nel 2021 e nel 2023, rispettivamente.
Sono sempre disponibile per una collaborazione o una chiacchierata, che tu sia interessato alla mia ricerca, curioso di sapere cosa faccio o semplicemente voglia salutare. Scrivimi pure in inglese, italiano o tedesco. Il mio tedesco è ancora in fase di miglioramento, quindi porta pazienza se qualcosa si perde nella traduzione :)
Novità
- Il nostro articolo “Concise and Logically Consistent Conformal Sets for Neuro-Symbolic Concept-Based Models” è stato accettato al workshop HLDM di ECML-PKDD 2026!
- Nuovo preprint su arXiv: “Concise and Logically Consistent Conformal Sets for Neuro-Symbolic Concept-Based Models”!
- Ho tenuto un talk su invito, “How to Learn and Not Learn Concepts, Symbols, and Representations”, alla University of Edinburgh, insieme a Emanuele Marconato.
- Ho presentato “Reasoning Shortcuts in Neuro-Symbolic AI” in un workshop alla University of Edinburgh.
- Ho iniziato un periodo di ricerca di tre mesi presso l’APRIL Lab della University of Edinburgh, lavorando con Antonio Vergari su constraint acquisition con i Large Language Models.