Michelangelo Barocci

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

Docente esterno e/o collaboratore didattico
Dipartimento di Automatica e Informatica (DAUIN)

Profilo

Dottorato di ricerca

Argomento di ricerca

Design of digital/neuromorphic computing systems and SDK

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

Ho conseguito la laurea triennale in Ingegneria fisica nel 2018 e la laurea magistrale in Ingegneria elettronica - micro e nanosistemi nel 2021. Dopo due anni di lavoro in azienda, nel 2023 sono entrato a far parte del gruppo di Electronic Design Automation (EDA) come dottorando presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica e Automatica, occupandomi di sistemi e architetture neuromorfiche sotto la supervisione del Prof. Enrico Macii e Gianvito Urgese. Il dottorato è finanziato dal progetto EBRAINS-Italy e si concentra sullo sviluppo di strumenti volti ad accelerare il processo di ingegnerizzazione alla base della simulazione di Spiking Neural Networks (SNN) su piattaforme dedicate. In particolare, vengono affrontati casi d'uso da applicazioni IoT e biomediche in tempo reale. Le attività principali riguardano la creazione e prototipazione di architetture basate su System-on-Chip (SoC) eterogenei sintetizzabili su FPGA che sfruttano protocolli di trasferimento dati dedicati tra le principali unità, processori open-source basati su set di istruzioni RISC-V o ARM e acceleratori neuromorfici, creando una comunicazione efficiente per migliorare l'interoperabilità tra le parti.
L'obiettivo finale sarà quello di sviluppare una piattaforma neuromorfica finalizzata ad automatizzare la modellazione e la progettazione di applicazioni AI attraverso la creazione di sistemi neuromorfici eterogenei riconfigurabili: a partire dalla definizione del caso d'uso fino all'implementazione su FPGA.

Didattica

Insegnamenti

Corso di laurea magistrale

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