Progetti piu direttamente collegati alla mia ricerca in economia computazionale, validazione statistica e modellazione quantitativa.
Paper accettato a MARS @ ETAPS 2026. Riproduce ed estende l'Island Model di Fagiolo e Dosi (2003) usando MultiVeStA per statistical model checking, con garanzie formali di …
Il nuovo stimatore PFSE raggiunge breakdown point del 25% con speedup computazionale di 32x rispetto a MCD. Sharpe out-of-sample 1.87 su S&P 500 (2015-2025), drawdown ridotto del …
Progetto di machine learning finanziario che combina reti di correlazione dinamiche, graph neural networks e trading backtest per individuare il rischio sistemico nei mercati …
Implementazione tecnica della pipeline del paper JADT, con preprocessing multilingue, topic modeling, correspondence analysis, spazi semantici, moduli di sentiment e validazione …
Progetti sviluppati in contesti competitivi, con forte enfasi su demo, velocita di iterazione e prototipi funzionanti.
Sistema di coordinamento multi-agente event-driven per procurement basato su aste, allocazione di inventario e fulfillment in tempo reale sotto incertezza della domanda.
Simulatore multi-agente di rischio sistemico per l'analisi del contagio finanziario su 210 titoli S&P 500, sviluppato per Microsoft AI Dev Days Hackathon 2026 e distribuito come …
Progetto da secondo posto in hackathon per la previsione del rischio di perdite gas, usando feature geospaziali-temporali, data augmentation sintetica e interpretabilita basata su …
Progetti piu piccoli, esplorativi o personali in cui sperimento con interfacce, sistemi di AI e idee al di fuori della mia linea di ricerca principale.
Side project personale che unisce la mia passione di lunga data per i Pokemon con visualizzazione di grafi, sistemi interattivi e prototipazione Python.
Sistema di raccomandazione learning-to-rank per la previsione della next best action, che combina ottimizzazione bayesiana ed ensemble ranking per migliorare NDCG@5 del 36%.
Agente AI autonomo per analisi del mercato immobiliare, stima dei prezzi e interazione in linguaggio naturale costruito su modelli predittivi e orchestrazione LLM.
Pipeline di fine-tuning parameter-efficient che usa LoRA per adattare DistilBERT alla sentiment analysis allenando meno dell'1% dei parametri del modello.
Progetto da secondo posto in hackathon per la previsione del rischio di perdite gas, usando feature geospaziali-temporali, data augmentation sintetica e interpretabilita basata su …
Pipeline di computer vision e generative AI che combina SAM e SDXL per segmentazione interattiva degli oggetti ed editing fotografico fotorealistico.
Chatbot retrieval-augmented che combina ricerca semantica, embedding personalizzati e prompting con LLM per conversazioni grounded e specifiche di dominio.