MANZONI SARA LUCIA
- U14, Piano: 2, Stanza: 2042
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
Zancanaro, A., Cisotto, G., Tegegn, D., Manzoni, S., Reguzzoni, I., Lotti, E., et al. (2022). Variational Autoencoder for Early Stress Detection in Smart Agriculture: A Pilot Study. In 2022 IEEE Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry, MetroAgriFor 2022 - Proceedings (pp.126-130). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. [10.1109/MetroAgriFor55389.2022.9964641]. Dettaglio
Matamoros Aragon, R., Marconi, L., Zoppis, I., Manzoni, S., Mauri, G., Musiu, E. (2021). Enhancing Teachers-AI Collaboration: Human Computer Interaction Techniques for Recommender Systems in Educational Platforms. Intervento presentato a: Convegno Nazionale Didamatica 2021 - “Artificial Intelligence for Education”, Palermo. Dettaglio
Marconi, L., Matamoros Aragon, R., Zoppis, I., Manzoni, S., Mauri, G., Epifania, F. (2021). Explainable Attentional Neural Recommendations for Personalized Social Learning. Intervento presentato a: 19th International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence, AIxIA 2020 - 24 November 2020 through 27 November 2020, Virtual, Online [10.1007/978-3-030-77091-4_5]. Dettaglio
Delelegn, T., Zoppis, I., Manzoni, S., Mognato, A., Reguzzoni, I., Lotti, E. (2021). Rapid Analysis of Powders Based on Deep Learning, Near-Infrared and Derivative Spectroscopy. In Proceedings of the 1st Italian Workshop on Artificial Intelligence and Applications for Business and Industries (AIABI 2021) co-located with 20th International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence (AI*IA 2021) (pp.1-12). CEUR-WS. Dettaglio
Tegegn, D., Zoppis, I., Manzoni, S., Sas, C., Lotti, E. (2021). Convolutional Neural Networks for Quantitative Prediction of Different Organic Materials using Near-Infrared Spectrum. In BIOSTEC 2021. Proceedings of the 14th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - Volume 4 (pp.169-176). AV D MANUELL, 27A 2 ESQ, SETUBAL, 2910-595, PORTUGAL : SciTePress [10.5220/0010244101690176]. Dettaglio