IN4 HUB
Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Università di Ferrara, dove si è laureata in Ingegneria Informatica e dell’Automazione e ha ottenuto il Dottorato di ricerca in Scienze dell’Ingegneria (2013). Fa parte del gruppo di ricerca di Intelligenza Artificiale e Machine Learning (AI@UniFE). I suoi interessi di ricerca includono Machine Learning, Probabilistic Logic Programming, Statistical Relational Artificial Intelligence, Description Logics e Semantic Web, Process Mining. È autrice di più di 80 lavori tra conferenze, riviste internazionali e capitoli di libro.
Professore Ordinario presso il Dipartimento di Ingegneria e Prorettrice Vicaria di Unife. Docente di Ingegneria Informatica con una comprovata storia di lavoro nel settore dell'istruzione superiore. Specializzata in Fondamenti di Intelligenza Artificiale, Programmazione con Vincoli, Computer Science, Machine Learning e Sviluppo di Software. Professionista della formazione con un dottorato di ricerca in Logica Computazionale e Ingegneria Informatica presso l'Università di Bologna.
Professore Ordinario di Informatica al Dipartimento di Matematica e Informatica dell'Università di Ferrara. Precedentemente è stato Professore Associato e Ricercatore alla stessa università. Ha ottenuto il dottorato e si è laureato in Ingegneria Informatica all'Università di Bologna. È Editor in Chief di Intelligenza Artificiale, la rivista ufficiale dell'Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale. È autore di più di 200 articoli peer reviewed nelle aree del Machine Learning, Inductive Logic Programming e Statistical Relational Learning. Il suo obiettivo è sviluppare sistemi intelligenti che combinano in modi innovativi tecniche da intelligenza artificiale, logica e statistica.
Professore associato presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Università degli Studi di Ferrara. Si è laureato in Ingegneria Informatica presso l’Università di Bologna, ha ottenuto il Dottorato di Ricerca dall’Università di Modena e Reggio Emilia. La sua ricerca è focalizzata principalmente sulla programmazione logica e sulla programmazione a vincoli, ma anche sul ragionamento abduttivo e sugli agenti intelligenti. È esperto di tecniche e linguaggi di Intelligenza Artificiale per l’ottimizzazione vincolata, che ha utilizzato per sviluppare applicazioni in diversi ambiti, fra cui elettronico, medico, manufatturiero, idraulico. È Conference Coordinator dell’Association for Logic Programming, è stato segretario del Gruppo ricercatori e Utenti di Logic Programming. Ha vinto il Best Paper Award alla 27th International Conference on Logic Programming.
Ricercatore a tempo determinato e membro del gruppo di ricerca su Machine Learning e Artificial Intelligence presso l’Università degli Studi di Ferrara. Il suo lavoro è incentrato sullo sviluppo di tecniche di inferenza e apprendimento automatico per logiche probabilistiche. In particolare, il suo obiettivo è quello di sviluppare un framework completo per la gestione delle ontologie probabilistiche a partire da linked data. Parallelamente, studia l’utilizzo di Prolog come linguaggio per l’implementazione di algoritmi di ragionamento per logiche descrittive e la loro combinazione con linguaggi di programmazione logica in framework ibridi. Infine, studia l’applicazione di tecniche di Deep Learning, in combinazione con logiche classiche. Inoltre, è docente del corso “Deep Learning”, laurea magistrale in Ingegneria Informatica dell’Università di Ferrara.
La sua tesi di dottorato è stata premiata con una menzione d’onore al Distinguished Dissertation Award 2016 dell’EurAI ed è stata pubblicata come monografica dal titolo “Probabilistic Semantic Web – Reasoning and Learning”, pubblicato da IOS Press Amsterdam con AKA Verlag Berlin. Il lavoro svolto su uno dei sistemi descritti nella sua tesi ha vinto il premio per la migliore carta alla settima edizione di RR, tenutasi a Mannheim nel 2013.
GeoSmart.Lab
Alessandro Seravalli
Presidente di SIS-TER S.R.L. SB e direttore di GeoSmart.Lab, è responsabile scientifico del progetto S4C. È stato professore a contratto per oltre 10 anni presso l’Università degli Studi di Bologna e presso l’Università RomaTre. È autore di diverse pubblicazioni e relatore di tesi di laurea. Tra gli ambiti di ricerca figurano le scienze e tecnologie geografiche e le smart cities con approccio integrato e multidisciplinare.
Andrea Lugli
Andrea Lugli ha conseguito il Dottorato di ricerca in Scienze Geodetiche e Topografiche (s.s.d. ICAR 06) presso l’Università di Bologna. Attualmente è Responsabile di Produzione presso SIS-TER S.R.L. SB con pluriennale esperienza in programmazione GIS e WebGIS, gestione banche dati, gestione portali open data e telerilevamento. È stato assegnista di ricerca per il Dipartimento di Ingegneria Civile, Chimica, Ambientale e dei Materiali (DICAM) dell'Università di Bologna.
Davide Magurno
Ha conseguito il Dottorato di ricerca in Astronomy, Astrophysics and Space Science presso l’Università di Roma Tor Vergata. Dal 2021 si occupa di data science presso SIS-TER S.R.L. SB. È stato assegnista di ricerca per il Dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Università di Bologna.
Mirko Gregorelli
Mirko Gregorelli ha conseguito la Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica e dell’Automazione presso l’Università di Ferrara. Attualmente si occupa di data science presso SIS-TER S.R.L. SB.
Simay Güzel
Ha conseguito la Laurea Magistrale in Digital Humanities and Digital Knowledge presso l'Università di Bologna. Attualmente si occupa dello sviluppo di soluzioni WebGIS presso SIS-TER S.R.L. SB. È stata assegnista di ricerca per il Dipartimento di Scienze storiche e dei beni culturali dell’Università di Siena.
Matteo Quercia
Matteo Quercia dal 1998 è Database Administrator presso SIS-TER S.R.L. SB ed è specializzato nello sviluppo e gestione DB finalizzati alla visualizzazione di dati geospaziali e nella personalizzazione di applicativi.
AIRI
Marcello Pietri
Marcello Pietri ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione e attualmente è Ricercatore presso l'Università di Modena e Reggio Emilia. Il suo lavoro, che comprende numerose pubblicazioni, ruota attorno al Network Monitoring, all'IoT e al Cloud-Edge Computing. Attualmente è attivamente impegnato nella ricerca incentrata sull'EcoMobilità e sulla sicurezza degli utenti stradali vulnerabili nelle Smart Cities, con particolare attenzione alle tecnologie 5G.
Nicola Bicocchi
Nicola Bicocchi svolge il ruolo di professore associato presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Modena e Reggio Emilia. Si è laureato nel 2004 presso l'Università di Modena e Reggio Emilia ed ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca presso la medesima università nel 2009 con una tesi dal titolo: “Self-Organizing Data Ecologies for Pervasive Computing Scenarios”. I suoi interessi ruotano attorno alla computazione pervasiva distribuita, all'IoT ed al trattamento di dati raccolti dall'ambiente.
Cross-Tec Enea
Laureata in Informatica presso l’Università di Bologna, lavora in ENEA dal 2003 e, dal 2015, fa parte della divisione Smart Energy. I suoi principali temi di ricerca riguardano l’analisi di standard e ICT per lo scambio dati e l’interoperabilità tra sistemi, lo studio e lo sviluppo di metodologie, artefatti e strumenti per supportare e facilitare la loro adozione in diversi contesti: smart cities, reti di imprese, public e procurement. Ha partecipato a workshop, comitati e iniziative di standardizzazione internazionali (ad es. presso OASIS e CEN) e nazionali (in collaborazione con AGID e CONSIP) per i quali ha ricoperto diversi ruoli (editor, co-chair, designer e sviluppatore di specifiche tecniche).
Angelo Frascella
Angelo Frascella si è laureato in Ingegneria Elettronica presso il Politecnico di Bari. Lavora in ENEA dal 2004. Si è occupato in passato di sviluppo, promozione e adattamento di tecnologie per l’interoperabilità per applicazioni B2B. Dal 2015 fa parte della divisione Smart Energy. Al momento si dedica principalmente all’interoperabilità nelle smart city. Ha preso parte a workshop e iniziative di standardizzazione con il CEN e il NIST e a numerosi progetti europei, nazionali e regionali nei settori dell’interoperabilità, dell'efficienza energetica, della smart grid e della smart city.
Roberta Cristofaro ha conseguito la laurea magistrale in Ingegneria per l’Ambiente e il Territorio presso l’Università di Bologna. Dopo un anno di esperienza nell’ambito ingegneristico come consulente HSE (Health, Safety & Environment), dal 2021 è assegnista di ricerca in ENEA presso la divisione Smart Energy. Svolge attività di ricerca nell’ambito delle Smart Cities e della mobilità sostenibile, in particolare riguardante le relazioni tra condizioni meteo e flussi turistici, analisi e interpretazione di dati di flussi veicolari e pedonali, in casi studio all’interno di progetti regionali ed Europei (POR-FESR e PNRR).
Laureato in fisica all’Università di Padova (1998) e in filosofia all’Università di Bologna (2016). Nel 1995 ha ottenuto una borsa di studio per studi di fisica teorica presso l’Università di Berkeley in California. Dopo un’esperienza di lavoro nel settore informatico in INFOTEL-ERICSSON, dal 2000 lavora presso ENEA come ricercatore. Per 15 anni ha svolto diverse attività di ricerca nel settore nucleare applicando e sviluppando codici di calcolo per il trasporto di radiazione, per l’attivazione neutronica e per tecniche con il metodo probabilistico Monte Carlo. Dal 2014, all’interno della Divisione Smart Energy di ENEA, svolge attività di ricerca finalizzate all’efficienza energetica, allo sviluppo di piattaforme informatiche per Smart Cities, allo studio delle Comunità Energetiche. Ha partecipato a numerosi progetti regionali, europei e a studi in collaborazione con il Ministero per lo Sviluppo Economico. Ha divulgato il lavoro svolto in più di 50 pubblicazioni su riviste scientifiche peer-reviewed e in atti di congressi internazionali.