Assegnista di Ricerca presso l'Università di Bologna dal Marzo 2024.
La mia ricerca si svolge nell'ambito delle reti neurali e del Machine Learning tanto sul piano teorico che su quello applicativo.
Durante il dottorato mi sono dedicato, sul piano applicativo, allo sviluppo di modelli innovativi nella fisica delle alte energie nell'ambito dell'esperimento ATLAS al CERN. Sul piano teorico, la mia attività di ricerca si basa sull'utilizzo delle tecniche derivate dalla Meccanica Statistica applicata ai sistemi complessi (Replica Trick, Interpolazione di Guerra) per lo studio di modelli di reti neurali, in particolare i modelli a energia (e.g. rete di Hopfield, Restricted Boltzmann Machine), con diverse applicazioni quali pattern recognition e generative AI.
Formazione
- PhD in "Fisica e Nanoscienze" presso l'Università del Salento.
- Laurea Magistrale in Fisica Teorica presso l'Università del Salento, con voto di 110/110 e lode.
- Laurea Triennale in Fisica presso l'Università del Salento, con voto di 107/110.
Attività scientifica
- Assegnista di ricerca sotto la supervisione del Prof. A. Barra con il progetto "Development of Ultra-fast & Ultra-sharp Neural Networks".
- Internship presso UCL (University College London) di 6 mesi durante il dottorato di ricerca, con attività presso UCL-CDT (Centre for Doctoral Training) in Data Intensive Science (DIS).
- Collaboratore presso ATLAS (CERN) nel contesto delle attività del dottorato.
Riconoscimenti
- Vincitore "Premio Soliani" per la migliore tesi in Fisica Teorica all'Università del Salento nell'anno solare 2019.
