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Francesco Conti

Ricercatore a tempo determinato tipo a) (junior)

Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi"

Settore scientifico disciplinare: ING-INF/01 ELETTRONICA

Temi di ricerca

Parole chiave: deep learning sistemi ultra-low power architetture multi-core acceleratori hardware neuromorphic computing

I principali interessi di ricerca di Francesco Conti riguardano lo sviluppo di tecniche di intelligenza avanzata basata sul "deep learning" in piattaforme hardware a bassissimo consumo ed altissima efficienza energetica. È uno dei contributori principali del progetto open source PULP platform project in particolare per quanto riguarda l'integrazione di acceleratori hardware specializzati, ma è interessato in argomenti che comprendono l'intero stack tecnologico "dal C al silicio".

Al momento la sua attività si focalizza sui seguenti temi, riguardo i quali è disponibile come correlatore per tesi di maggiore impegno:

  • architetture hardware ad alta efficienza energetica per il deep learning (e.g. design digitale di core specializzati, acceleratori, progetto e tape-out di chip di ricerca, FPGA)
  • software per deep learning / inference a basso consumo su dispositivi embedded (commerciali, ad esempio microcontrollori STM32, e accademici, come PULP)
  • training di neural network approssimate (quantizzate, binarizzate) per il minimo consumo energetico
  • applicazioni del deep learning ultra-low power (ad esempio droni/UAV autonomi, mini-robot)

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