Alessandro Sebastian Russo

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

Scalable architectures for neural-symbolic scene interpretation and generation

Tutori

Presentazione della ricerca

Poster

Interessi di ricerca

Data science, Computer vision and AI

Biografia

Attualmente parte del gruppo GRAINS presso DAUIN Politecnico di Torino, ho conseguito la laurea magistrale in Data Science al Politecnico di Torino nel 2021, concentrando la mia tesi su Machine Learning, Computer Vision e Transformer Neural Networks.
Dopo un breve assegno di ricerca di un anno, durante il quale ho potuto affinare le mie competenze e approfondire le mie conoscenze sui metodi di machine learning in ambito medicale, mi sono iscritto come studente di dottorato del 38° ciclo presso il Politecnico di Torino.
Come obiettivo di ricerca, ho deciso di approfondire l'IA neuro-simbolica, concentrandomi sulla sua applicazione nell'ambito del Scene Graph Generation (SGG). Il mio lavoro mira a combinare le capacità delle reti neurali con il ragionamento simbolico per migliorare la comprensione delle scene, permettendo modelli SGG più accurati e meno soggetti a bias. Utilizzando le Logic Tensor Networks (LTN) e combinandole con metodi SGG allo stato dell'arte, i miei contributi hanno portato alla creazione di modelli capaci di generare grafi di scena semanticamente più ricchi, in ambiti come la guida autonoma, dimostrando la loro utilità per applicazioni avanzate in visione artificiale e robotica. Attualmente, sto esplorando tecniche per migliorare i modelli SGG su una scala più ampia, utilizzando metodi che impiegano Large Language Models (LLMs) e Commonsense Knowledge Base (CSKB) come ConceptNet per estrarre automaticamente conoscenze pregresse di logica comune, migliorando la coerenza logica e la variabilità delle predizioni nelle attività di comprensione delle scene.

Didattica

Insegnamenti

Corso di laurea magistrale

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