Luca Maria Gambardella

Esperto di AI con 35 anni di esperienza nel settore

È co-fondatore di Artificialy dove ricopre il ruolo di Chief Technology Officer e Head of Applied AI. È Professore Ordinario alla Facoltà di Informatica dell’USI – Università della Svizzera Italiana e Professore presso il rinomato IDSIA – Istituto “Dalle Molle” per l’Intelligenza Artificiale (USI-SUPSI) che ha diretto per 25 anni fino al 2020. Nella sua carriera ha negoziato, condotto e realizzato decine di progetti di AI e ML con aziende Svizzere e Internazionali, quali ad esempio Honeywell Bull, Migros, Number1, Georg Fischer, Alpiq, UBS, SGS, DXT Commodities e PMI quali Casale, Board International, Paradox Engineering, QBT, Medigest, C-Labs, Astes4, Protoscar. Dal punto di vista scientifico è uno dei pionieri della ant colony optimization metaheuristics. Ha pubblicato oltre 300 articoli scientifici generando oltre 55.000 citazioni (h-index 71, according to Google Scholar).

Marco Zaffalon

Esperto di AI e ML con 25 anni di esperienza nel settore

È co-fondatore di Artificialy dove ricopre il ruolo di Chief Operations Officer e di Direttore Scientifico. È Professore presso SUPSI e Direttore Scientifico presso il rinomato IDSIA, Istituto “Dalle Molle” di studi sull'Intelligenza Artificiale, dove lavora dal 1997, e dove è responsabile di un gruppo di 30 ricercatori. Ha al suo attivo oltre 150 pubblicazioni scientifiche nell’area AI e ML, con un particolare interesse per metodologie affidabili, causali e spiegabili. Nel corso della sua carriera ha ricevuto finanziamenti complessivi per circa 14 milioni di Sfr per progetti di ricerca teorica e applicata, molto dei quali in collaborazione con aziende. Ha lavorato con UBS, Novartis, Mastercard e molte altre ditte di varie dimensioni.

Antonio Emilio Calegari

Senior executive con 25 anni di esperienza nella gestione di progetti, aziende e business innovativi

È con Artificialy dalla sua fondazione dove ricopre il ruolo di CEO. Ha ottenuto una laurea con lode in fisica delle alte energie con ricerca originale presso CERN, Geneva e un Master in Business Administration presso INSEAD (Fontainebleau, France). Ha costruito un solido business background come project leader in Bain & Company (consulenti aziendali) e fondatore di start-up. È stato executive director dal 1999 in Infostrada, Sirti e Vodafone. Più recentemente è stato CEO presso Diners Club Italia e Carlson Travel e, dove ha guidato sia piccoli team di rilancio sia grandi organizzazioni internazionali.

Alessio Benavoli

Esperto di AI nel campo della dell'intelligenza artificiale probabilistica e del machine learning

È Professore Associato presso l’Università di Limerick (Irlanda), dove è
anche Direttore del corso di master in AI e ML. Ha pubblicato oltre 100 articoli in riviste e conferenze specializzate in intelligenza artificiale e machine learning. La sua ricerca scientifica si concentra sull’integrazione di AI, ML e ingegneria. Ha oltre 10 anni di esperienza nello sviluppo di sistemi di AI per il business
con applicazioni nei settori manufacturing, finanza, energia e difesa. Ha
lavorato per GF Machining Solutions, Bystronic e diverse altre aziende in
diversi Paesi.

Cassio de Campos

Esperto di AI nel settore dei modelli grafici probabilistici e machine learning

È Professore Associato presso l’Università di Eindhoven (Olanda), dove è leader del gruppo di AI. Ha pubblicato oltre 100 articoli scientifici e ha partecipato a diversi progetti di ricerca con partner industriali. Svolge il ruolo di area chair e associate editor di primarie conferenze del settore (IJCAI, NeurIPS, AAAI, UAI, etc.) ed è membro del comitato di enti di finanziamento della ricerca in Europa e America. È membro senior di ACM e membro eletto del consiglio di Sipta.org, membro di Ellis.eu e dell’ Eindhoven AI Systems Institute. Ha oltre 20 anni di esperienza nei fondamenti teorici e nelle applicazioni dell’intelligenza artificiale, machine learning e analisi dati.

David Alvarez-Charris

Ingegnere meccatronico con un master con lode in intelligenza artificiale presso l'Università di Edimburgo

Ha lavorato come ML engineer per Farming Online in UK e come ML scientist presso Nnaisense (CH). Ha sviluppato esperienze specifiche in: deep reinforcement learning, uso pratico di reti neurali convoluzionali deep per classificazione di immagini, e modelli generativi (GANs) per la creazione di immagini, reti neurali ricorrenti, ML Bayesiano e inferenza approssimata in modelli grafici probabilistici, applicazione di DNN, random forest, MLP, SOM in vari problemi come classificazione di immagini satellitari, riconoscimento di caratteri, classificazione geometrica.

Guglielmo Acabbi

Ingegnere ML con specifica esperienza in processamento e comprensione del linguaggio naturale

Guglielmo ha conseguito un master con lode in ingegneria matematica al Politecnico di Milano con specializzazione in statistica applicata. Ha lavorato come consulente IT per Deloitte e come ingegnere ML per iGenius focalizzandosi sul processamento del linguaggio naturale. Ha sviluppato esperienze approfondite di analisi dati, statistica Bayesiana e modelli di deep learning. Nel campo processamento del linguaggio naturale ha lavorato in particolare sull’analisi del contesto, named entity recognition, traduzioni automatiche e generazione automatica del testo.

Simon Dirmeier

Scienziato computazionale con esperienza in modellizzazione e programmazione probabilistica

Simon ha conseguito un PhD in scienze computazionali presso ETHZ (Politecnico di Zurigo) e una laurea con lode in bioinformatica presso TU Munich and LMU Munich (Germania). Ha condotto i suoi studi di dottorato sulla modellizzazione statistica di interventi genetici. Ha sviluppato esperienza scientifica in modelli grafici probabilistici, processi Gaussiani , statistica Bayesiane e inferenza causale. Simon è più in generale interessato agli sviluppi di frontiera del deep learning – in particolare normalizzazione di flusso e processi neurali – nonché su high-performance computing.

Stefano d’Apolito

Computational scientist with background in mathematical modelling, scientific computing, and artificial intelligence

Stefano holds an MSc from ETH Zurich in computational science and engineering and a BSc from Politecnico di Milano in mathematical engineering.  His most recent work aimed at building interpretable latent emotion representations from facial expressions using GAN-generated images. Stefano has worked with robotics (SLAM), high performance computing, computational statistics and time series methods.