Riccardo Pignari

Dottorando in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi , 38o ciclo (2022-2025)
Dipartimento di Automatica e Informatica (DAUIN)

Profilo

Dottorato di ricerca

Argomento di ricerca

New computational paradigms for neuromorphic hardware

Tutori

Presentazione della ricerca

Poster

Interessi di ricerca

Computer architectures and Computer aided design
Data science, Computer vision and AI
Parallel and distributed systems, Quantum computing

Biografia

Nel 2022 ho conseguito la laurea magistrale in Fisica dei sistemi complessi presso il Politecnico di Torino. Attualmente sono membro dell'Electronic Design Automation Group. La mia ricerca è incentrata sul campo dell'ingegneria neuromorfica, un dominio di ricerca interdisciplinare che si occupa della progettazione e della costruzione di sistemi che emulano le caratteristiche architettoniche e funzionali delle reti neurali biologiche. Il campo delle neuroscienze ha fornito ispirazione per lo sviluppo di processori, sensori e framework che emulano i meccanismi di elaborazione del cervello.

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
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