Dottorato in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi , 38o ciclo (2022-2025)
Dottorato concluso nel 2026
Tesi:
From Neuron Models to Edge Intelligence: A Multi-Level Exploration of Neuromorphic Computing (Abstract)
Tutori:
Enrico Macii Gianvito Urgese
Presentazione della ricerca:
PosterProfilo
Argomento di ricerca
New computational paradigms for neuromorphic hardware
Interessi di ricerca
Biografia
Il mio obiettivo principale è sviluppare framework computazionali che facilitino l'integrazione di strumenti neuromorfici con hardware convenzionale. Per raggiungere questo obiettivo, sono stati sviluppati una serie di semplici modelli neuromorfici (SNM), progettati per eseguire una gamma di attività generiche in modo compatibile con l'hardware neuromorfico. Questi modelli sono stati applicati a una varietà di applicazioni, tra cui elaborazione audio, problemi di ottimizzazione, benchmarking e visione artificiale.
Durante la mia ricerca, ho collaborato strettamente con i team di SmartData, Politecnico di Torino e Telluride Neuromorphic Cognition Engineering con l'obiettivo di sviluppare tecniche innovative nel campo della neuromorfismo. Ciò è stato ottenuto impiegando intuizioni derivate dallo studio dei sistemi biologici per sviluppare applicazioni nel mondo reale, sfruttando contemporaneamente tecnologie hardware e software all'avanguardia.
Questa esperienza ha notevolmente migliorato la mia competenza tecnica nell'analisi computazionale e rafforzato il mio impegno nell'applicazione delle tecnologie neuromorfiche.
Didattica
Insegnamenti
Corso di laurea di 1° livello
- Informatica. A.A. 2023/24, INGEGNERIA AEROSPAZIALE. Collaboratore del corso
Ricerca
Gruppi di ricerca
Pubblicazioni
Pubblicazioni durante il dottorato Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris
- Pignari, Riccardo (2026)
From Neuron Models to Edge Intelligence: A Multi-Level Exploration of Neuromorphic Computing. relatore: MACII, Enrico; URGESE, GIANVITO; , 38. XXXVIII Ciclo, P.: 186
Doctoral Thesis - Pignari, Riccardo; Leto, Bendetto; Quer, Stefano; Macii, Enrico; Urgese, Gianvito; Fra, ... (2026)
The Smart Inertial Device Data from Human Activities dataset. In: SCIENTIFIC DATA. ISSN 2052-4463
Contributo su Rivista - Urgese, Gianvito; Fra, Vittorio; Pignata, Andrea; Fanuli, Giuseppe; Gomez, Walter ... (2026)
The inNuCE Research Infrastructure and the Neuromorphic MLOps for AIoT prototyping. In: IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL, pp. 1-1. ISSN 2327-4662
Contributo su Rivista - Fra, Vittorio; Pignata, Andrea; Pignari, Riccardo; Macii, Enrico; Urgese, Gianvito (2025)
Neu-BrAuER: a neuromorphic Braille letters audio-reader for commercial edge devices. In: ECML PKDD 2023 - "Deep learning meets neuromorphic hardware" workshop, Torino, 18-22.09.2023, pp. 51-60. ISSN 1865-0937. ISBN: 978-3-031-74643-7
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Pignari, Riccardo; Fra, Vittorio; Urgese, Gianvito; Knight, James C.; D'Angelo, Giulia (2025)
Spiking motion direction through object motion sensitivity. In: Neuromorphic Computing for Development and Learning (NCDL) Workshop, Prague (CZ), 16/09/2025, pp. 1-1
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Forno, Evelina; Pignari, Riccardo; Fra, Vittorio; Macii, Enrico; Urgese, Gianvito (2025)
Path Integral Quantum Annealing Optimizations Validated on 0-1 Multidimensional Knapsack Problem. In: IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTING, vol. 13, pp. 1272-1284. ISSN 2168-6750
Contributo su Rivista - Pignari, Riccardo; Fra, Vittorio; Macii, Enrico; Urgese, Gianvito (2025)
Efficient solution validation of constraint satisfaction problems on neuromorphic hardware: the case of Sudoku puzzles. In: IEEE TRANSACTIONS ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 6, pp. 2061-2072. ISSN 2691-4581
Contributo su Rivista - Xiao, Zhili; Akl, Mahmoud; Leugring, Johannes; Olajide, Omowuyi; Malik, Adil; Dennler, ... (2025)
ON-OFF neuromorphic ISING machines using Fowler-Nordheim annealers. In: NATURE COMMUNICATIONS, vol. 16, pp. 1-13. ISSN 2041-1723
Contributo su Rivista - Pignari, Riccardo; Fra, Vittorio; Macii, Enrico; Urgese, Gianvito (2023)
Constraint Satisfaction Problems solution through Spiking Neural Networks with improved reliability: the case of Sudoku puzzles. In: 9th SmartData@PoliTO Workshop – SmartData@PoliTO meets AI-H@PoliTO, Loano (IT), 24/09/2023-26/09/2023
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Gallego Gomez, Walter; Pignata, Andrea; Pignari, Riccardo; Fra, Vittorio; Macii, Enrico; ... (2023)
First steps towards micro-benchmarking the Lava-Loihi neuromorphic ecosystem. In: 16th IEEE International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC-2023), Singapore, December 18-21, 2023, pp. 462-469. ISBN: 979-8-3503-9361-3
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) - Forno, Evelina; Fra, Vittorio; Pignari, Riccardo; Macii, Enrico; Urgese, Gianvito (2022)
Spike encoding techniques for IoT time-varying signals benchmarked on a neuromorphic classification task. In: FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, vol. 16, pp. 1-20. ISSN 1662-453X
Contributo su Rivista - Fra, Vittorio; Forno, Evelina; Pignari, Riccardo; Stewart, Terrence; Macii, Enrico; ... (2022)
Human activity recognition: suitability of a neuromorphic approach for on-edge AIoT applications. In: NEUROMORPHIC COMPUTING AND ENGINEERING, vol. 2, pp. 1-14. ISSN 2634-4386
Contributo su Rivista