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MANZONI SARA LUCIA

Ruolo:
Professoressa associata
Settore scientifico disciplinare:
Informatica (INFO-01/A)
Gruppo scientifico disciplinare:
INFORMATICA (01/INFO-01)
Telefono:
Stanza:
  • U14, Piano: 2, Stanza: 2042
Orari di ricevimento:

Mercoledì ore 14, previo appuntamento

Biografia

Dopo la laurea in Scienze dell'Informazione presso l'Università degli Studi di Milano (A.A. 1998-1999) e il Dottorato di Ricerca in Informatica (feb. 2004), dal 2004 al 2017 ha preso servizio come ricercatore presso la Facoltà di Giurisprudenza dell'Università degli Studi di Milano-Bicocca. Da ottobre 2017 è professore associato presso il Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione (DISCo).

Dal 1998 svolge attività di collaborazione a progetti di ricerca di base e trasferimento tecnologico in diversi settori dell’Intelligenza Artificiale. Dal 2007 al 2017 è stata responsabile del Laboratorio di Intelligenza Artificiale (LINTAR). 

Dal 2010 al 2016 è stata socio fondatore di CROWDYXITY SRL, spin-off dell’Università di Milano-Bicocca che ha portato a prodotto soluzioni innovative per la modellazione e studio della dinamica di sistemi complessi del contesto della crowd dynamics e operato in ambito di consulenza professionale di elevata specializzazione.

Dal 2005 al 2015 Sara Manzoni è stata tesoriere e membro del direttivo dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AI*IA).

Ricerca

I principali risultati dell’attività di ricerca di Sara Manzoni riguardano l’area dell’Intelligenza Artificiale e principalmente l’Ingegneria della Conoscenza (Knowledge Based Systems – KBS e Knowledge Management – KM) e la modellazione e simulazione di sistemi complessi basata su approcci distribuiti (Automi Cellulari e Sistemi Multi Agente).

I risultati teorici, le proposte metodologiche e le soluzioni in domini applicativi reali sintetizzati nel seguito sono stati sviluppati all’interno di collaborazioni a progetti di ricerca e di trasferimento tecnologico e sono documentati da pubblicazioni scientifiche di livello nazionale e internazionale apparse su riviste, come contributi in libri e atti delle principali conferenze di settore.

Per quanto riguarda l'attività di ricerca relativa all’Ingegneria della Conoscenza (Sistemi Basati sulla Conoscenza e Knowledge Management), i principali risultati hanno riguardato il contesto del Case Based Reasoning e del Rule Based Reasoning per la progettazione e realizzazione di sistemi di supporto di processi decisionali

Per quanto riguarda l'attività di ricerca relativa ai sistemi multi-agente, i principali risultati conseguiti da Sara Manzoni sono stati la definizione di un modello originale basato su sistemi multiagente situati in un ambiente strutturato di cui è data in modo esplicito la struttura spaziale (Multilayered Multi Agent Situated Systems - MMASS) e la sua applicazione per la simulazione di sistemi complessi in cui la topologia dell'ambiente ha un ruolo fondamentale nella dinamica del sistema. All'interno di progetti di ricerca e collaborazioni nazionali ed internazionali è stata applicata la modellazione basata sul modello MMASS per la realizzazione di simulazioni delle dinamiche che caratterizzano i relativi domini di applicazione.

L’attività di ricerca di Sara Manzoni in questo settore si è focalizzata sullo studio delle dinamiche di situazioni di crowding (sistemi con dinamiche complesse risultanti dalla condivisione di spazi, obiettivi e stati emotivi da parte di gruppi numerosi di persone). Tale ricerca, di interesse interdisciplinare e con implicazioni e applicazioni che coinvolgono la gestione e la sicurezza di luoghi e situazioni affollate, ha riguardato la proposta e sperimentazione dell’approccio dei Situated Cellular Agents (SCA) per lo studio delle dinamiche tipiche di gruppi di persone movimento. 

Dal 1999 ad oggi, Sara Manzoni ha collaborato a vari progetti di ricerca e trasferimento tecnologico finanziati dalla Comunità Europea, dal Ministero dell’Università e della Ricerca e da enti privati, occupandosi sia di aspetti teorici, sia applicativi, sia di coordinamento. 

Pubblicazioni

  • Lazzarinetti, G., Manzoni, S., Zoppis, I. (2025). Automating Resume Analysis: Knowledge Graphs via Prompt Engineering. In AIxIA 2024 – Advances in Artificial Intelligence XXIIIrd International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence, AIxIA 2024, Bolzano, Italy, November 25–28, 2024 Proceedings (pp.214-227). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH [10.1007/978-3-031-80607-0_17]. Dettaglio

  • Lazzarinetti, G., Dondi, R., Manzoni, S., Zoppis, I. (2025). DLMinTC+: A Deep Learning Based Algorithm for Minimum Timeline Cover on Temporal Graphs. ALGORITHMS, 18(2) [10.3390/a18020113]. Dettaglio

  • Cisotto, G., Tegegn, D., Zancanaro, A., Reguzzoni, I., Lotti, E., Manzoni, S., et al. (2024). An AI-empowered energy-efficient portable NIRS solution for precision agriculture: A pilot study on a citrus fruit. In Proceedings of the 19th Conference on Computer Science and Intelligence Systems (FedCSIS) (pp.313-318). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. [10.15439/2024F5111]. Dettaglio

  • Cisotto, G., Zancanaro, A., Zoppis, I., Manzoni, S. (2024). hvEEGNet: a novel deep learning model for high-fidelity EEG reconstruction. FRONTIERS IN NEUROINFORMATICS, 18 [10.3389/fninf.2024.1459970]. Dettaglio

  • Lazzarinetti, G., Manzoni, S., Zoppis, I., Dondi, R. (2024). FastMinTC+: A Fast and Effective Heuristic for Minimum Timeline Cover on Temporal Networks. In 31st International Symposium on Temporal Representation and Reasoning (TIME 2024). Schloss Dagstuhl- Leibniz-Zentrum fur Informatik GmbH, Dagstuhl Publishing [10.4230/LIPIcs.TIME.2024.20]. Dettaglio