FILIPPINI FEDERICA

Ruolo:
Assegnista di ricerca
Settore scientifico disciplinare:
Informatica (INF/01)
E-mail:
[email protected]

Biografia

Federica Filippini ha conseguito la laurea magistrale in Ingegneria Matematica e il Dottorato di Ricerca cum laude in Tecnologie dell'Informazione presso il Politecnico di Milano. Attualmente è ricercatrice post-doc presso l'Università di Milano-Bicocca, Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione. I suoi interessi di ricerca includono problemi di ottimizzazione applicati alla selezione e allo scheduling delle risorse in ambienti Cloud e nel Computing Continuum.

Pubblicazioni

  • Filippini, F., Lujak, M., Ciavotta, M. (2026). Distributed replica allocation and load balancing for Edge–Cloud FaaS: A cooperative multi-agent orchestration approach. JOURNAL OF SYSTEMS ARCHITECTURE, 176(July 2026), 1-28 [10.1016/j.sysarc.2026.103787]. Dettaglio

  • Kambale, A., Sedghani, H., Filippini, F., Verticale, G., Ardagna, D. (2026). Tabular Reinforcement Learning Methods for Artificial Intelligence Tasks Offloading in Smart Eye-Wears. ACM TRANSACTIONS ON AUTONOMOUS AND ADAPTIVE SYSTEMS, 21(1), 1-38 [10.1145/3771092]. Dettaglio

  • Cavadini, R., Sedghani, H., Filippini, F., Ardagna, D. (2026). Runtime Management of Artificial Intelligence Applications Through Hierarchical Reinforcement Learning. In Performance Evaluation Methodologies and Tools 17th EAI International Conference, Valuetools 2024, Milan, Italy, December 12–13, 2024, Proceedings (pp.252-273). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH [10.1007/978-3-032-06818-7_14]. Dettaglio

  • Filippini, F. (2025). Resource Allocation and Scheduling Problems in Computing Continua for Artificial Intelligence Applications. In S. Garatti (a cura di), Special Topics in Information Technology (pp. 33-42). Springer [10.1007/978-3-031-80268-3_4]. Dettaglio

  • Petriglia, E., Filippini, F., Ciavotta, M., Savi, M. (2025). Multi-Agent Reinforcement Learning for Workload Distribution in FaaS-Edge Computing Systems. In 2025 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW) (pp.1128-1131). IEEE [10.1109/IPDPSW66978.2025.00176]. Dettaglio

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