Zeynep Kiziltan è ricercatore universitario nel SSD INF/01 presso il Dipartimento di Informatico - Scienza e Ingnegneria (DISI) dell'Università di Bologna dal 2006. Tra il 2013 e il 2014 ha ottenuto l'abilitazione scientifica nazionale per la seconda fascia in due settori concorsuali: 01/B1 Informatica e 09/H1 Sistemi di elaborazione delle informazioni. Ha svolto attività di ricerca dal 2004 al 2006 con un assegno di ricerca presso il Dipartmento di Elettronica, Informatica e Sistemistica della stessa università. Ha conseguito il titolo di dottore di ricerca presso l'Università di Uppsala (Svezia) a marzo 2004 e quello di "docent" (professore associato) a ottobre 2004. La sua tesi di dottorato è stata premiata come migliore tesi europea in intelligenza artificiale del 2004 dall'EurAI, l'assocazione europea per l'intelligenza artificiale.
Zeynep Kiziltan svolge un’intensa e proficua attività di ricerca in Intelligenza Artificiale (AI). A partire dal dottorato ha contribuito allo stato dell’arte in tale disciplina sviluppando soluzioni a problemi di decisione e ottimizzazione combinatoria che si trovano comunemente in svariati ambiti nelle scienze, commercio e industria. I suoi contributi abbracciano vari aspetti, dalla modellazione ai metodi di risoluzione. Uno dei domini a cui ha contribuito maggiormente è quello dei fondamenti della programmazione a vincoli o Constraint Programming (CP). La CP è una componente molto comune dei sistemi intelligenti e di supporto alle decisioni. In questo contesto Zeynep Kiziltan ha proposto tecniche efficaci di modellazione, ha studiato la complessità computazionale della propagazione, e ha progettato e sviluppato algoritmi per vincoli globali e algoritmi ibridi di ricerca basata su vincoli e ricerca euristica. Inoltre, ha studiato l’utilizzo di tecniche di Machine Learning (ML) in CP, ad esempio nella gestione di un portfolio di risolutori e nella scoperta di vincoli a partire dal linguaggio naturale.
Negli ultimi anni, la ricerca di Zeynep Kiziltan è maggiormente guidata dalle applicazioni, motivata dall’esigenza di sostenibilità nei sistemi di calcolo ad alte prestazioni o High-Performance Computing Systems (HPCs) in vista dell’elaborazione di classe exascale. Nello specifico, Zeynep Kiziltan si è occupata di cognification di sistemi HPC con tecniche di data science e AI al fine di migliorare efficienza energetica, resistenza ai guasti e gestione del carico di tali sistemi. Ha quindi studiato l’utilizzo di data science e della CP per il (power-aware) job dispatching, e l’uso di ML nella scoperta di guasti. I suoi contributi in area HPC hanno portato allo sviluppo di strumenti di supporto alla ricerca in gestione del carico e scoperta di guasti, messi a disposizione della comunità.
