Sono un ricercatore senior nel gruppo Ubiquitous Internet dell’IIT-CNR in Italia. Attualmente porto avanti quattro principali linee di ricerca. Studio l’apprendimento completamente decentralizzato “social-aware”, in cui i dispositivi personali degli utenti (ad esempio smartphone ed edge nodes) apprendono collaborativamente senza un server centrale, andando oltre il classico federated learning. Il mio lavoro tiene esplicitamente conto degli effetti della topologia di rete, delle relazioni sociali e dei pattern di interazione, considerando anche aspetti di robustezza, sicurezza e resilienza. Mi occupo di modelli comportamentali e cognitivi umani per l’analisi delle reti sociali online, attingendo alla computational social science e alla network science. Studio modelli di dinamica delle opinioni, influenza sociale e reti segnate (signed networks) che catturano fiducia e antagonismo, con applicazioni alla link prediction e alla comprensione della polarizzazione e dei comportamenti collettivi. Concetti come i cerchi sociali di Dunbar rappresentano una delle lenti cognitive esplorate in questa linea di ricerca. Indago l’apprendimento causale nei sistemi pervasivi e socio-tecnici, con l’obiettivo di andare oltre i modelli basati sulla correlazione e scoprire i meccanismi causali alla base del comportamento umano, delle interazioni sociali e delle dinamiche di sistema. Esploro i large language models (LLM) per la computational social science, inclusa la previsione della personalità a partire dal testo e la modellazione dei tratti sociali. Analizzo gli LLM sia come strumenti per l’analisi sociale sia come attori inseriti negli ecosistemi online. Studio come le strutture delle reti sociali possano evolvere in ambienti immersivi e virtuali, come il Metaverso, e se avatar e interazioni mediate dall’AI possano aumentare la capacità sociale umana. In passato, mi sono occupato di tematiche legate alla smart transportation, con particolare attenzione ai sistemi di car sharing elettrico. In particolare, ho progettato modelli di offerta ottimizzati per sistemi innovativi di car sharing e ho studiato il potenziale dell’analisi dei dati di car sharing (suggerimento: si possono scoprire molte informazioni interessanti). Ho inoltre lavorato estensivamente sugli aspetti algoritmici delle reti opportunistiche (contribuendo ai protocolli HiBOp e ContentPlace) e sulla loro modellazione analitica. Sebbene le reti opportunistiche non siano mai uscite dai laboratori di ricerca per diventare mainstream, molte delle idee alla base lo hanno fatto (ad esempio, il calcolo all’edge dell’Internet nelle reti 5G e il contact tracing D2D per il COVID-19). Ho anche lavorato sulla modellazione della mobilità umana (potresti aver sentito parlare del protocollo HCMM).
