Ricerca e sviluppo avanzato nei campi del Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning e modelli di AI fondamentali, inclusi Large Language Models (LLMs) e sistemi di ottimizzazione neuro-simbolici, con focus su applicazioni pratiche e innovazione nella progettazione di sistemi intelligenti.
(https://scholar.google.com/citations?user=uEYqEjMAAAAJ&hl=it)

Applicazione di tecniche di Explainable Artificial Intelligence (XAI) per Natural Language Processing (NLP) e dati time-series, al fine di migliorare trasparenza, affidabilità e interpretabilità nelle soluzioni AI.
(Sistema di bike-sharing, elaborazione di documenti giuridici, fattori predittivi di frane)

Progettazione e sviluppo di sistemi IoT/IoE basati su AI, con focus su edge computing per il deploy di modelli di machine learning ottimizzati in reti di sensori in tempo reale e ambienti intelligenti.
(Conteggio persone tramite termocamere per un sistema Smart City conforme al GDPR)

Programmazione web, mobile e applicazioni, gestione full-stack e database, inclusa l'integrazione e il deploy di AI.
(Interfaccia web giuridica, assistente LLM in ambito ospedaliero, dashboard Snap4City con AI)

Autore e co-autore di pubblicazioni scientifiche su riviste e conferenze internazionali; partecipazione attiva a presentazioni, workshop e attività di divulgazione scientifica.
(Smart City Expo World Congress e altre conferenze)

Responsabile del Work Package per "ELLIE: On the UsE of Internet of Senses for the CuLturaL HerItagE", progetto Horizon Europe dell'Unione Europea, con coinvolgimento nello sviluppo di un dimostratore tecnico che sfrutta l’AI generativa per “Supportare l’artigianato nel processo di design del prodotto” per il caso d’uso di Firenze.

Docente del corso di Laurea Magistrale in Sistemi di Elaborazione delle Informazioni, trattando Sistemi di Trasmissione dell’Informazione, Architetture dei Calcolatori, Basi di Dati e Reti di Calcolatori.

Docente del corso di Dottorato in “AI per time-series e sistemi di raccomandazione”, trattando deep/ensemble learning, clustering, XAI, e applicazioni in mobilità, previsione di frane e raccomandazioni nel retail.

Configurazione e elaborazione dati da sensori Libelium Smart Spot.

Setup della comunicazione via protocollo MQTT tra sensori e message broker.

Sviluppo di un sistema di acquisizione dati tramite Node-RED e microservizio custom in Snap4City.

Integrazione dati sensoriali in dashboard per visualizzazione in tempo reale.

Configurazione di un sistema multisensore (3 sensori) per analisi incrociata dei dati.

Implementazione di logiche di elaborazione dati per il calcolo di matrici Origine-Destinazione (OD).

Sviluppo di progetti AI full stack e data-driven

Edge computing di modelli AI

Integrazione AI in applicazioni web

Configurazione server per elaborazione AI

Conducted advanced research and development in Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, and Foundational AI models, including Large Language Models (LLMs) and Neuro-Symbolic optimization systems, focusing on practical applications and innovation in AI system design.
(https://scholar.google.com/citations?user=uEYqEjMAAAAJ&hl=it)

Applied Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques in both Natural Language Processing (NLP) and time-series data, enhancing transparency, trust, and interpretability of AI-driven solutions.
(Bike-sharing system, legal document processing, landslide prediction factors)

Designed and implemented AI-powered IoT/IoE systems, focusing on edge computing to deploy optimized machine learning models in real-time sensor networks and smart environments.
(People counting using thermal cameras for GDPR-compliant Smart City monitoring)

Web and mobile application development, full-stack and database management, with integrated AI deployment.
(Legal web interface, LLM-based assistant in hospital procedures, Snap4City dashboard and platform development with AI integration)

Authored and co-authored scientific publications in peer-reviewed journals and international conferences; actively participated in presentations, workshops, and academic dissemination of research results.
(Smart City Expo World Congress and other conferences)

Work Package leader for the project "ELLIE: On the UsE of Internet of Senses for the CuLturaL HerItagE" funded by the European Union’s Horizon Europe programme, contributing to the development of a generative AI demonstrator for "Supporting Craftsmanship in the product design process" (Florence use case).

Lecturer of a Master’s Degree course on Information Processing Systems, covering Information Transmission Systems, Computer Architectures, Databases, and Computer Networks.

Lecturer of a Ph.D. course on "AI for time-series and recommendation systems," covering deep/ensemble learning, clustering, XAI, and applications in mobility, landslide prediction, and retail recommendation systems.

Configuration and data processing of Libelium Smart Spot sensors

Setup of MQTT communication protocol between sensors and message broker

Development of a data ingestion system using Node-RED flows and a custom microservice within Snap4City

Integration of sensor data into real-time monitoring dashboards

Configuration of a multi-source sensor system (3 sensors) enabling cross-data analysis

Implementation of data processing logic for Origin-Destination (OD) matrix computation

Full-stack AI-driven project development

Edge computing for AI models

AI integration into web-based applications

Server configuration for AI processing tasks