Fabio Depaoli

Dottorando in Ingegneria Informatica E Dei Sistemi , 39^o ciclo (2023-2026)
Dipartimento di Automatica e Informatica (DAUIN)

fabio.depaoli@polito.it

Profilo

Dottorato di ricerca

Argomento di ricerca

IA per la nuova generazione di sistemi manufatturieri

Tutori

Presentazione della ricerca

Poster

Interessi di ricerca

Controls and system engineering

Data science, Computer vision and AI

Biografia

Ho ricevuto il titolo di laurea magistrale in Mechatronics Engineering al Politecnico di Torino nel 2023 and attualmente sono uno studente di dottorato nel gruppo di ricerca Electronic Design Automation (EDA) nel Dipartimento di Automatica e Informatica (DAUIN). Gli argomenti di ricerca di mio interesse consistono nell'uso di tecniche di Scientific Machine Learning per la realizzazione di modelli affidabili ed efficienti dal punto di vista computazionale e in applicazioni di intelligenza artificiale principalmente in ambito industriale.

Didattica

Insegnamenti

Corso di laurea di 1° livello

Programming techniques. A.A. 2024/25, INGEGNERIA INFORMATICA (COMPUTER ENGINEERING). Collaboratore del corso

Ricerca

Gruppi di ricerca

EDA - Electronic Design Automation (DAUIN)

Pubblicazioni

Pubblicazioni più recenti Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris

Hosseini, Seyed Mohammad Mehdi; Depaoli, Fabio; Ponzio, Francesco; De Giorgi, Simone; ... (In stampa)
Inspecting Defects of EB-PBF Components with Active Thermography and Deep Learning: A Feasibility Study. In: 30th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, Porto (PT), 9th-12th September 2025
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
Depaoli, Fabio; Hosseini, Seyed Mohammad Mehdi; Macii, Enrico; Ponzio, Francesco; Di ... (In stampa)
Fixed Point-Aware Regularization of Physics-Informed Neural Networks. In: 33th Italian Workshop on Neural Networks, Vietri sul Mare, 4th-6th June 2025
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
Depaoli, Fabio; Felicioni, Stefano; Ponzio, Francesco; Aliberti, Alessandro; Macii, ... (2024)
Physics-Informed Neural Networks: a step towards data-driven optimization of additive manufacturing. In: IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Padova (Italy), 10th-13th September 2024. ISBN: 979-8-3503-6123-0
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
Alamin, KHALED SIDAHMED SIDAHMED; Appello, Davide; Beghi, Alessandro; Dall’Ora, Nicola; ... (2024)
An AI-Enabled Framework for Smart Semiconductor Manufacturing. In: Design, Automation and Test in Europe Conference (DATE 2024), Valencia (Spain), 25 - 27 March 2024. ISBN: 978-3-9819263-8-5
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)