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Personale

Alessandro Emmanuel Pecora

Dottorando in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi , 40o ciclo (2024-2027)
Dipartimento di Automatica e Informatica (DAUIN)

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

Profilo

Dottorato di ricerca

Argomento di ricerca

Architetture Cognitive per Agentic AI e Virtual Embodied AI

Tutori

Keywords

Computer graphics and Multimedia
Controls and system engineering
Data science, Computer vision and AI
Software engineering and Mobile computing

Biografia

Sono laureato presso il Politecnico di Torino, dove ho conseguito la Laurea Magistrale in Data Science and Engineering nel 2022. Dopo la laurea, ho lavorato per un anno come Data Scientist consultant, applicando tecniche di advanced analytics, machine learning e artificial intelligence a problemi aziendali complessi. Successivamente, ho svolto un anno di attività di ricerca in ambito artificial intelligence, con particolare focus sulla computer vision.
Attualmente faccio parte del Computer Graphics & Vision Group (CG&VG) del Politecnico di Torino, sotto la supervisione del Prof. Andrea Bottino e del Dott. Francesco Strada. La mia ricerca riguarda lo sviluppo di architetture cognitive per Agentic e Virtual Embodied AI, con attenzione a LLMs, VLMs, virtual humans, human-computer interaction e automazione di processi tramite AI workflows.
Il mio lavoro esplora come agenti intelligenti basati su Large Language Models (LLMs) e Vision-Language Models (VLMs) possano integrare memoria, percezione, reasoning e azione per supportare comportamenti contestuali e orientati al compito. La ricerca considera un continuum di sistemi che va da agenti non embodied fino ad agenti embodied, virtual humans e avatar intelligenti in ambienti virtuali e XR.
In questo quadro, learning, education e training rappresentano ambiti applicativi particolarmente rilevanti, in cui agenti e virtual humans possono supportare esperienze più personalizzate, interattive e coinvolgenti. Allo stesso tempo, il progetto si estende anche ad altri domini human-centred, inclusi healthcare, simulazione, supporto decisionale e automazione di task complessi.
Un ulteriore aspetto della mia ricerca riguarda lo studio e l’ottimizzazione dei modelli LLM/VLM alla base di questi sistemi, anche attraverso tecniche di adaptation e fine-tuning. L’obiettivo è migliorare accuracy, latency, efficienza e capacità di specializzazione dei modelli, rendendoli più adatti a svolgere specifiche funzioni cognitive all’interno di architetture agentic complesse.
Il lavoro ha natura multidisciplinare e combina contributi provenienti da AI, computer vision, XR, human-computer interaction, education, game design e psicologia. In particolare, la psicologia rappresenta un riferimento teorico importante per lo studio dei processi cognitivi, della memoria, dell’interazione e dei modelli comportamentali che possono ispirare la progettazione di architetture cognitive artificiali.

Didattica

Insegnamenti

Corso di laurea di 1° livello

Ricerca

Gruppi di ricerca

Pubblicazioni

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