Curriculum in breve
Formazione
University of Trento
Dottorato in Informatica · Trento, IT · Nov. 2023 - Current
- Relatori: Stefano Teso e Andrea Passerini
- Borsa di dottorato: Trustworthy Neuro-Symbolic Machine Learning
University of Trento
Laurea magistrale in Informatica · Trento, IT · Sept. 2021 - Oct. 2023
- Media: 4.0/4.0
- Voto: 110/110 e lode
- Tesi di laurea: “From Models to Arguments and Back”, relatori i professori Andrea Passerini e Stefano Teso
University of Trento
Laurea triennale in Informatica · Trento, IT · Sept. 2018 - Jul. 2021
- Media: 4.0/4.0
- Voto: 110/110 e lode
- Tesi di laurea: “Analysis of user warnings in Wikipedia”, relatore il professor Alberto Montresor
Esperienza lavorativa
Structured Machine Learning Group
Tirocinante di ricerca · Trento, IT · Nov. 2022 - Jun. 2023
- Sviluppo di un nuovo protocollo interattivo di debugging multi-shot che consente lo scambio di argomentazioni tra macchina e utente per correggere le convinzioni del modello.
- Integrazione di tecniche allo stato dell’arte di eXplainable Artificial Intelligence, come la loss ‘Right for the Right Reasons’, in modelli neuro-simbolici a predizione strutturata come Coherent Hierarchical Multi-label Classification Networks e Semantic Probabilistic Layers.
- Recupero delle prestazioni di modelli confusi nell’ambito della classificazione gerarchica.
Eurecat - Centre Tecnològic de Catalunya
Junior Data Scientist · Barcelona, ES · May. 2021 - Jun. 2021
- Estrazione di dati dai dump di Wikipedia - 937GB compressi in bz2 e 157GB in 7z.
- Progettazione di un metodo efficace per estrarre e analizzare le lingue parlate dagli utenti di Wikipedia - 109’452 record.
- Sviluppo di una strategia per recuperare gli User Warnings e i Wikibreaks degli utenti di Wikipedia, studiandone l’effetto sul livello di attività - rispettivamente 25’843 e 2’777’181 record.
- Realizzazione di una pipeline automatizzata per scaricare i dump, estrarre i dati e calcolare le statistiche con Docker.
Alysso Srl
Sviluppatore software junior · Trento, IT · Jul. 2017 - Aug. 2017
- Creazione di librerie aziendali per gestire le connessioni ai database indipendentemente dal DBMS (SQLite, PostgreSQL, MySQL e Oracle) in Java.
- Sviluppo di una funzione software interna in Java per calcolare la distanza tra due edifici a partire da dati GIS.
- Sviluppo di un’applicazione web in HTML5, CSS3 e JavaScript per visualizzare i risultati.
Social IT
Sviluppatore software junior · Trento, IT · Jun. 2016 - Jul. 2016
- Contributo allo sviluppo di un sistema interno di Customer Relationship Management in Java, JavaScript, HTML5, CSS3 e MySQL.
Attività didattica
Master in Mechatronics Engineering, University of Trento
Tutor di Machine Learning FUTURA · Trento, IT · Sep. 2024 - Dec. 2024
- Introduzione al machine learning, alla teoria della probabilità e all’algebra lineare. Algoritmi classici di machine learning come alberi di decisione, k-nearest neighbors, reti bayesiane, support vector machine e kernel machine, con un’introduzione alle reti neurali e al deep learning. Valutazione dei modelli, stima dei parametri e tecniche comuni di apprendimento non supervisionato e per rinforzo.
Bachelor in Computer Science, University of Trento
Assistente didattico, Introduzione alla programmazione web · Trento, IT · Feb. - Jun. 2025; Feb. - Jun. 2026
- Fondamenti di sviluppo web: protocollo HTTP, HTML, JavaScript, CSS, ciclo richiesta-risposta, tecniche JavaScript asincrone (AJAX, AJAJ), persistenza dello stato e interazione con i database, con esperienza pratica sulle principali tecnologie web, la manipolazione del DOM e la progettazione e lo sviluppo di semplici applicazioni web con Java Spring.
Master in Artificial Intelligence Systems, University of Trento
Assistente didattico, Machine Learning · Trento, IT · Sep. 2025 - Dec. 2025
- Introduzione al machine learning, alla teoria della probabilità e all’algebra lineare. Algoritmi classici di machine learning come alberi di decisione, k-nearest neighbors, reti bayesiane, support vector machine e kernel machine, con un’introduzione alle reti neurali e al deep learning. Valutazione dei modelli, stima dei parametri e tecniche comuni di apprendimento non supervisionato e per rinforzo.
Presentazioni
Benchmarking in Neuro-Symbolic AI
Talk su invito · TAILOR, Online · Mar. 2025
Reasoning Shortcuts in Neuro-Symbolic AI
Talk a un workshop · IML, University of Edinburgh · Mar. 2026
How to Learn and Not Learn Concepts, Symbols, and Representations
Talk su invito · University of Edinburgh · May. 2026
Collaborazioni di ricerca
IA neuro-simbolica
- Stefano Teso, CiMeC, University of Trento, Italy
- Andrea Passerini, DISI, University of Trento
- Antonio Vergari, School of Informatics, University of Edinburgh
- Emile van Krieken, Vrije Universiteit Amsterdam
Identificabilità e causalità
- Emanuele Marconato, CoCaLa, University of Copenhagen
Quantificazione dell’incertezza e calibrazione
- Andrea Pugnana, DISI, University of Trento
Scuole e periodi di ricerca
Nordic Probabilistic AI School
Partecipante · Copenhagen, DK · Jun. 2024
- Tasso di ammissione: 18%.
- Argomenti: modelli probabilistici, workflow bayesiano, inferenza e ottimizzazione variazionale, modelli generativi profondi, modelli di diffusione, metodi Monte Carlo, circuiti probabilistici, processi gaussiani e inferenza causale.
School of Informatics, University of Edinburgh
Ricercatore in visita · Edinburgh, UK · Mar. 2026 - Jun. 2026
- Visita all’APRIL Lab sotto la supervisione del professor Antonio Vergari.
- Progetto di ricerca su constraint learning con Large Language Models.
Attività di revisione
- Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) — 2025, 2026
- Neural Information Processing Systems (NeurIPS) — 2025, 2026
- Unifying Concept Representation Learning Workshop at ICLR — 2026
- Neurosymbolic AI (NeSy) — 2026
- Hybrid Human-Machine Learning and Decision Making at ECML-PKDD — 2026
- Transactions on Machine Learning Research (TMLR) — 2026
Competenze
- Programmazione: Python (esperto), Java (esperto), Ruby (intermedio), JavaScript (intermedio), TypeScript (intermedio), R (intermedio), C++ (intermedio), C (intermedio), C# (accademico), Matlab (accademico)
- Varie: Linux, Git, GitHub, LaTeX, SQL, PyTorch, TensorFlow, Keras
- Lingue: Inglese (C1), Italiano (madrelingua), Tedesco (A2)
Riconoscimenti
- Borsa di mobilità · Programma Erasmus+ Traineeship (2 mesi) · Barcelona, ES (2021)
- Borsa di merito · Premio allo studio Marco Modena (Cassa Rurale Alto Garda - Rovereto, Trento, IT) · Trento, IT (2022)
- Borsa di dottorato · Finanziamento triennale: 6° posto su 120 partecipanti · Trento, IT (2023)
- Borsa di viaggio · NeurIPS Conference Financial Assistance Award · San Diego, USA (2025)
- Borsa di mobilità · Programma Erasmus+ Traineeship (3 mesi) · Edinburgh, UK (2026)
Pubblicazioni
L’elenco completo è nella pagina delle pubblicazioni.