Francesco Della Santa

• Collegio di Ingegneria Matematica. Componente invitato

PhD

• Formalizzazione e Progettazione Avanzata di Reti Neurali nel Deep Learning. A.A. 2024/25, SCIENZE MATEMATICHE. Main teacher

Master of Science

• Numerical optimization for large scale problems. A.A. 2026/27, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2026/27, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Numerical optimization for large scale problems. A.A. 2025/26, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2025/26, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2024/25, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2024/25, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
• Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2023/24, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2023/24, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
• Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2022/23, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
• Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2022/23, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2021/22, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
• Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2021/22, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2020/21, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2020/21, INGEGNERIA MATEMATICA. Collaboratore del corso
• Computational linear algebra for large scale problems. A.A. 2019/20, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
• Numerical optimization for large scale problems and Stochastic Optimization. A.A. 2019/20, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
• Metodi numerici e calcolo scientifico. A.A. 2018/19, INGEGNERIA AEROSPAZIALE. Collaboratore del corso

Bachelor of Science

• Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2025/26, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
• Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2024/25, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
• Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2023/24, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
• Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2022/23, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
• Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2021/22, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
• Matematica per l'Intelligenza Artificiale. A.A. 2020/21, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
• Programmazione e calcolo scientifico. A.A. 2019/20, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso
• Programmazione e calcolo scientifico. A.A. 2018/19, MATEMATICA PER L'INGEGNERIA. Collaboratore del corso

• Deep learning (DISMA)
• Numerical Analysis and Scientific Computing (DISMA)

• Filippo Aglietti. Programme in Energetica (38^th cycle, 2022-in progress)
  Thesis: Data-Efficient Surrogate Modeling of Diesel Engine Emissions via Prior-Informed Machine Learning Model

• Bellavia, Stefania; Della Santa, Francesco; Papini, Alessandra (2026)
  ATE-SG: alternate through the epochs stochastic gradient for multi-task neural networks. In: OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, pp. 1-33. ISSN 1055-6788
  Contributo su Rivista
• Giannetti, N.; Kim, C. H.; Della Santa, F.; Sei, Y.; Enoki, K.; Saito, K. (2026)
  Experimental validation of genetic programming for heat exchanger circuitry optimization. In: APPLIED THERMAL ENGINEERING, vol. 288 part 1, pp. 1-14. ISSN 1359-4311
  Contributo su Rivista
• Della Santa, Francesco (2026)
  A linear programming framework and an improved backtracking strategy for multiple-gradient descent. In: JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS, vol. 482, pp. 1-24. ISSN 0377-0427
  Contributo su Rivista
• Aglietti, Filippo; Della Santa, Francesco; Piano, Andrea; Aglietti, Virginia (2026)
  Gradient-informed neural networks: Embedding prior beliefs for learning in low-data scenarios. In: NEURAL NETWORKS, vol. 199, pp. 1-18. ISSN 0893-6080
  Contributo su Rivista
• Della Santa, Francesco; Sisci, Federico; Khosro Anjom, Farbod; Pino, Flavio; Civera, ... (2026)
  Bridge Failure Risk Prediction Using Geospatial Data Processing via Multi-Head Attention Deep Learning Model. In: IEEE ACCESS, vol. 14, pp. 679-692. ISSN 2169-3536
  Contributo su Rivista
• Della Santa, Francesco; Pieraccini, Sandra (2026)
  Graph-instructed neural networks for sparse grid-based discontinuity detectors. In: APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION, vol. 519, pp. 1-31. ISSN 0096-3003
  Contributo su Rivista
• Aglietti, Filippo; Piano, Andrea; Della Santa, Francesco; Capra, Andrea; Centini, Maria ... (2026)
  A novel prior-informed machine learning model for diesel engine emission estimation. In: FUEL, vol. 407, pp. 1-10. ISSN 0016-2361
  Contributo su Rivista
• Audone, G.; Della Santa, F.; Perracchione, E.; Pieraccini, S. (2025)
  A recipe for learning Variably Scaled Kernels via Discontinuous Neural Networks. In: JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS, vol. 469, pp. 1-18. ISSN 0377-0427
  Contributo su Rivista
• Della Santa, Francesco; Mastropietro, Antonio; Pieraccini, Sandra; Vaccarino, Francesco (2025)
  Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks. In: JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE, vol. 85, pp. 1-6. ISSN 1877-7503
  Contributo su Rivista
• Della Santa, Francesco (2024)
  Automatic Differentiation-Based Multi-Start for Gradient-Based Optimization Methods. In: MATHEMATICS, vol. 12, pp. 1-21. ISSN 2227-7390
  Contributo su Rivista
• Della Santa, Francesco; Pieraccini, Sandra (2023)
  Discontinuous Neural Networks and Discontinuity Learning. In: JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS, vol. 419, pp. 1-24. ISSN 0377-0427
  Contributo su Rivista
• Berrone, Stefano; Della Santa, Francesco; Mastropietro, Antonio; Pieraccini, Sandra; ... (2022)
  Graph-Informed Neural Networks for Regressions on Graph-Structured Data. In: MATHEMATICS, vol. 10. ISSN 2227-7390
  Contributo su Rivista
• Berrone, S.; DELLA SANTA, Francesco; Pieraccini, S.; Vaccarino, F. (2021)
  Machine learning for flux regression in discrete fracture networks. In: GEM, vol. 12. ISSN 1869-2672
  Contributo su Rivista
• Berrone, Stefano; Della Santa, Francesco; Mastropietro, Antonio; Pieraccini, Sandra; ... (2021)
  Layer-wise relevance propagation for backbone identification in discrete fracture networks. In: JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE, vol. 55. ISSN 1877-7503
  Contributo su Rivista
• Ferrara, Maria; Della Santa, Francesco; Bilardo, Matteo; De Gregorio, Alessandro; ... (2021)
  Design optimization of renewable energy systems for NZEBs based on deep residual learning. In: RENEWABLE ENERGY, vol. 176, pp. 590-605. ISSN 0960-1481
  Contributo su Rivista
• Berrone, Stefano; DELLA SANTA, Francesco (2021)
  Performance Analysis of Multi-Task Deep Learning Models for Flux Regression in Discrete Fracture Networks. In: GEOSCIENCES, vol. 11, pp. 1-24. ISSN 2076-3263
  Contributo su Rivista
• Berrone, Stefano; Della Santa, Francesco; Mastropietro, Antonio; Pieraccini, Sandra; ... (2021)
  Predicting flux in Discrete Fracture Networks via Graph Informed Neural Networks. In: Workshop at the 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), December 13, 2021
  Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
• Della Santa, Francesco (2021)
  Data-Driven Deep Learning Methods for Physically-Based Simulations. relatore: , , P.: 242
  Doctoral Thesis
• Della Santa, Francesco; Ferrara, Maria; Bilardo, Matteo; De Gregorio, Alessandro; ... (2020)
  Application of Deep Learning to Design Renewable Energy Systems fo a Zero Energy Multifamily Building. In: 15th SDEWES Conference Cologne 2020. ISSN 1847-7178
  Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
• Berrone, Stefano; Della Santa, Francesco; Mastropietro, Antonio; Pieraccini, Sandra; ... (2020)
  Discrete Fracture Network insights by eXplainable AI. In: Workshop at the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), December 11, 2020
  Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
• Colombo, F.; Della Santa, F.; Pieraccini, S. (2020)
  Multi-objective optimisation of an aerostatic pad: design of position, number and diameter of the supply holes. In: JOURNAL OF MECHANICS, vol. 36, pp. 347-360. ISSN 1727-7191
  Contributo su Rivista