Nicola Gatti è Professore Associato di Informatica e Ingegneria presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano. La sua attività di ricerca è radicata nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. I suoi principali contributi riguardano la game theory algoritmica, i problemi di allocazione e incentivi, la teoria delle scelte sociali algoritmiche, il multi-agent learning e l’online learning. I suoi risultati spaziano dallo sviluppo di nuovi algoritmi e contributi teorici fino ad analisi sperimentali, sistemi implementati e applicazioni innovative dell’IA nel mondo reale. Ha pubblicato più di 160 articoli scientifici peer-reviewed su riviste e conferenze internazionali. In particolare, ha pubblicato su riviste di primo livello nel campo dell’IA come Artificial Intelligence (8 articoli) e Journal of Artificial Intelligence Research (3 articoli), e in conferenze di riferimento come AAMAS (33), AAAI (29), IJCAI (9), NeurIPS (6), ECAI (5), ICML (4), UAI (3) e ACM EC (3). Ha inoltre pubblicato risultati di ricerca in importanti sedi di informatica, microeconomia e ingegneria, tra cui Journal of the ACM, Algorithmica, Games and Economic Behavior, e varie IEEE Transactions, oltre a conferenze come WWW e KDD. La sua ricerca ha ricevuto numerosi riconoscimenti, tra cui il premio AIxIA Marco Somalvico 2011 come miglior giovane ricercatore italiano in IA, diversi Best Paper Awards (tra cui NeurIPS 2020 e Cooperative AI 2021 finanziato da Google DeepMind), e nel 2021 è stato eletto EurAI Fellow (tra il top 3% dei ricercatori europei in IA) e premiato a IJCAI 2022. È uno dei dieci coordinatori degli spoke del progetto PNRR-PE FAIR sull’Intelligenza Artificiale, dove coordina lo spoke dedicato al machine learning con un budget di 12 milioni di euro. È/è stato Principal Investigator di numerosi progetti di ricerca e industriali che hanno portato allo sviluppo di applicazioni industriali di lungo periodo (ad esempio, dynamic pricing per lastminute.com). È co-fondatore di due spin-off (WayNaute e ML cube), che sviluppano soluzioni ICT basate su ottimizzazione e machine learning; ML cube è stata indicata da Forbes tra le top 10 startup italiane di IA nel 2022. Al Politecnico di Milano è presidente dell’Excellence Programme in Scientific Research e co-direttore dell’AI Research and Innovation Center, dell’ELLIS Unit Milan e dell’Osservatorio sull’Intelligenza Artificiale. È membro del board dell’Italian Laboratory of Artificial Intelligence and Intelligent Systems e ha ricoperto ruoli di servizio nella comunità scientifica internazionale, tra cui nel board della International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems (IFAAMAS) e dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA).