Riccardo Trinchero

Settori ERC

• Collegio di Ingegneria Elettronica, delle Telecomunicazioni e Fisica. Componente invitato
• Collegio di Ingegneria Informatica, del Cinema e Meccatronica. Componente

Dottorato di ricerca

• Spectral and machine learning methods for uncertainty quantification. A.A. 2023/24, INGEGNERIA ELETTRICA, ELETTRONICA E DELLE COMUNICAZIONI. Titolare del corso
• Spectral and machine learning methods for uncertainty quantification. A.A. 2022/23, INGEGNERIA ELETTRICA, ELETTRONICA E DELLE COMUNICAZIONI. Titolare del corso
• Spectral and machine learning methods for uncertainty quantification. A.A. 2020/21, INGEGNERIA ELETTRICA, ELETTRONICA E DELLE COMUNICAZIONI. Titolare del corso
• Spectral and machine learning methods for uncertainty quantification. A.A. 2019/20, INGEGNERIA ELETTRICA, ELETTRONICA E DELLE COMUNICAZIONI. Titolare del corso

Corso di laurea di 1° livello

• Circuit theory and applications. A.A. 2024/25, ELECTRONIC AND COMMUNICATIONS ENGINEERING (INGEGNERIA ELETTRONICA E DELLE COMUNICAZIONI). Collaboratore del corso
• Tecnologie digitali. A.A. 2024/25, INGEGNERIA DEL CINEMA E DEI MEZZI DI COMUNICAZIONE. Collaboratore del corso
• Electromagnetism and Circuit theory (modulo di Circuit Theory). A.A. 2024/25, INGEGNERIA INFORMATICA (COMPUTER ENGINEERING). Titolare del corso
• Circuit theory and applications. A.A. 2023/24, ELECTRONIC AND COMMUNICATIONS ENGINEERING (INGEGNERIA ELETTRONICA E DELLE COMUNICAZIONI). Collaboratore del corso
• Electromagnetism and Circuit theory (modulo di Circuit Theory). A.A. 2023/24, INGEGNERIA INFORMATICA (COMPUTER ENGINEERING). Titolare del corso
• Tecnologie digitali. A.A. 2023/24, INGEGNERIA DEL CINEMA E DEI MEZZI DI COMUNICAZIONE. Collaboratore del corso
• Electromagnetism and Circuit theory (modulo di Circuit Theory). A.A. 2022/23, INGEGNERIA INFORMATICA (COMPUTER ENGINEERING). Titolare del corso
• Elettrotecnica. A.A. 2022/23, INGEGNERIA ELETTRONICA. Collaboratore del corso
• Tecnologie digitali. A.A. 2022/23, INGEGNERIA DEL CINEMA E DEI MEZZI DI COMUNICAZIONE. Collaboratore del corso
• Electromagnetism and Circuit theory (modulo di Circuit Theory). A.A. 2021/22, INGEGNERIA INFORMATICA (COMPUTER ENGINEERING). Titolare del corso
• Tecnologie digitali. A.A. 2020/21, INGEGNERIA DEL CINEMA E DEI MEZZI DI COMUNICAZIONE. Collaboratore del corso
• Elettrotecnica. A.A. 2020/21, INGEGNERIA INFORMATICA. Titolare del corso
• Elettrotecnica. A.A. 2019/20, INGEGNERIA FISICA. Collaboratore del corso
• Tecnologie digitali. A.A. 2019/20, INGEGNERIA DEL CINEMA E DEI MEZZI DI COMUNICAZIONE. Collaboratore del corso
• Elettrotecnica. A.A. 2019/20, INGEGNERIA BIOMEDICA. Collaboratore del corso

• Compact dynamical modeling (DET)
• Stochastic analysis of circuits, cables, and interconnects (DET)
• Design optimization of high-speed links via machine learning (DET)
• Novel modeling concepts of complex interconnected energy systems (Gas, Power,…) (DET)
• Modeling and simulation of switching circuits (DET)

• EMC Group (Electromagnetic Compatibility) (DET)

Progetti finanziati da contratti commerciali

• Physical simulation models for electrical grounding contacts (2nd phase), (2020-2021) - Responsabile Scientifico
  Ricerca Commerciale

• Marco Atlante. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (40^o ciclo, 2024-in corso)
• Nazanin Soleimani. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (40^o ciclo, 2024-in corso)
• Dilyorjon Yuldashev. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (39^o ciclo, 2024-in corso)
• Minzhou Liu. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (36^o ciclo, 2020-2024)
  Tesi: Study on Modeling and Efficient Algorithms for Geomagnetic Induction in AC Transmission Grids and Gas Pipeline Networks
  
  Electromagnetic Compatibility, Signal and Power Integrity
  Electromagnetic Compatibility, Signal and Power Integrity
  Electromagnetic Compatibility, Signal and Power Integrity
• Yuan Yan. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (36^o ciclo, 2020-2024)
  Tesi: Online Partial Discharge Detection and Localization of Medium-voltage Overhead Distribution Networks
• Nastaran Soleimani. Corso in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni (35^o ciclo, 2019-2023)
  Tesi: Machine Learning based Surrogate Modeling of Electronic Devices and Circuits
  
  Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science
  Big Data, Machine Learning, Neural Networks and Data Science

• Bosso, N.; Cantone, L.; Gugliotta, A.; Magelli, M.; Trinchero, R.; Zampieri, N. (2025)
  Introduction of Digital Twins in the Longitudinal Train Dynamics Simulation of Freight Train Air Brake Operations. In: 28th IAVSD Symposium on Dynamics of Vehicles on Roads and Tracks, IAVSD 2023, Ottawa (Canada), 2023, pp. 297-306. ISSN 2195-4356. ISBN: 9783031669705
  Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
• Ji, Yuqing; Yuan, Jiaxin; Stievano, Igor S.; Trinchero, Riccardo; Zhou, Hang (2025)
  Fast calculation of spatial potentials and robust inversion of field sources for overhead transmission lines in complex terrain. In: ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH, vol. 246, pp. 1-12. ISSN 0378-7796
  Contributo su Rivista
• Bradde, Tommaso; Carlucci, Antonio; Trinchero, Riccardo; Manfredi, Paolo; ... (2024)
  Efficient Parametric Assessment of Worst-Case Voltage Droop in Power Delivery Networks. In: 2024 IEEE 33rd Conference on Electrical Performance of Electronic Packaging and Systems (EPEPS), Toronto (Can), 06-09 October 2024. ISBN: 979-8-3503-5123-1
  Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
• Manfredi, Paolo; Trinchero, Riccardo (2024)
  A Hybrid Polynomial Chaos Expansion and Gaussian Process Regression Method for Forward Uncertainty Quantification of Integrated Circuits. In: 33rd IEEE Conference on Electrical Performance of Electronic Packaging and Systems (EPEPS 2024), Toronto (Can), 06-09 October 2024, pp. 1-3
  Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
• Trinchero, Riccardo; Bradde, Tommaso; Telescu, Mihai; Stievano, Igor S. (2024)
  Modeling of IC Buffers from Channel Responses via Machine Learning Kernel Regression. In: IEEE ELECTROMAGNETIC COMPATIBILITY MAGAZINE, vol. 13, pp. 84-87. ISSN 2162-2264
  Contributo su Rivista