Presentazione a MARS @ ETAPS 2026
Ho presentato il nostro paper sull'Island Model a MARS @ ETAPS 2026 a Torino. E stata la prima presentazione del mio primo paper di PhD e anche la mia prima conferenza …
🎓Stefano Blando
(lui/lui)
Dottorando in Intelligenza Artificiale
Professional Summary
Stefano Blando e dottorando nel Programma Nazionale di Dottorato in Intelligenza
Artificiale presso la Scuola Superiore Sant'Anna e l'Universita di Pisa. La sua ricerca si
colloca all'intersezione tra AI, agent-based modeling ed economia. Studia sistemi
multi-agente adattivi, verifica statistica di simulazioni economiche e metodi quantitativi
robusti per dati finanziari e socio-economici.
Formazione
Dottorato in Intelligenza Artificiale
2025-11-01
Scuola Superiore Sant'Anna & University of Pisa
Master di II livello in Customer Experience, Statistics, ML and AI
2025-02-03
2026-02-02
University of Rome Tor Vergata
Laurea Magistrale in Financial Markets and Financial Intermediaries
2022-10-20
2025-04-04
University of Rome Tor Vergata
Laurea Triennale in Governance & International Relations
2019-09-15
2022-09-30
University of Rome Tor Vergata
Laurea in Filosofia
2014-09-01
2017-07-01
University of Rome La Sapienza
Interessi
Agent-Based Modeling
Sistemi Multi-Agente
Simulazione Economica
Statistical Model Checking
Statistica Robusta
Econometria Finanziaria
Reti Complesse
📚 Panoramica della Ricerca
Studio come agenti adattivi prendono decisioni, interagiscono attraverso reti che cambiano nel tempo e generano dinamiche economiche aggregate.
Il mio lavoro combina AI, agent-based modeling e metodi quantitativi per costruire simulazioni economiche non solo piu flessibili, ma anche piu verificabili e meglio ancorate ai dati.
Pilastri principali della ricerca:
- Sistemi Multi-Agente Adattivi: Progetto agenti che alternano politiche euristiche, apprese e deliberative mentre le loro reti di interazione evolvono endogenamente.
- Verifica Statistica delle Simulazioni: Uso lo statistical model checking per valutare modelli agent-based tramite proprieta esplicite, esplorazione dei parametri e diagnostica di convergenza.
- Metodi Quantitativi Robusti: Applico statistica robusta, metodi di rete e strumenti econometrici a problemi di rischio sistemico, allocazione di portafoglio e fragilita d’impresa.
Ultime News
Paper Accettato a MARS @ ETAPS 2026
Il nostro paper sullo statistical model checking per l'Island Model e stato accettato a MARS @ ETAPS 2026. Lo presentero a Torino il 12 aprile 2026.
RiskSentinel for Microsoft AI Dev Days 2026
RiskSentinel e il progetto che ho sviluppato per Microsoft AI Dev Days Hackathon 2026: un simulatore multi-agente per rischio sistemico, analisi del contagio e stress testing …
Conseguimento del Master
Conseguimento del master all'Universita di Roma Tor Vergata con voto finale 110/110 con lode. Tesi sulla previsione del rischio sistemico con topologia di rete e machine learning.
Pubblicazioni
(2026).
Statistical model checking of the Island Model: an established economic agent-based model of endogenous growth.
MARS 2026.
(2026).
A Multi-Method Validation Framework for Large-Scale Multilingual Text Analytics.
JADT 2026 (in review).
(2026).
Network Topology Analysis and Machine Learning Techniques for Systemic Risk Prediction in U.S. Equity Markets.
Tesi di Master.
(2025).
High-dimensional Robust Portfolio Optimization Under Contamination: A Factor-Analytic Approach.
Computational Economics (in review).