Federico D'Asaro

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

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

federico.dasaro@polito.it

Profilo

Dottorato di ricerca

Argomento di ricerca

Modelli visivi e linguistici

Tutori

Keywords

Data science, Computer vision and AI

Biografia

Federico D'Asaro è un Ricercatore in ambito AI presso la LINKS Foundation, specializzato in applicazioni di deep learning multimodale. Ha conseguito la laurea magistrale in Data Science and Engineering nel 2021 e ha iniziato il dottorato di ricerca nel 2023 nel Computer Graphics & Vision Group (CGVG). La sua ricerca si concentra sulle capacità di trasferimento dei Modelli Visione-Linguaggio per task downstream, con un’attenzione particolare al Modality Gap, una problematica che riguarda la qualità dello spazio delle features multimodali. Operando tra Natural Language Processing e Computer Vision, l’obiettivo della sua attività di ricerca è comprendere in che misura la riduzione del Modality Gap possa migliorare le prestazioni nei task downstream.

Didattica

Insegnamenti

Corso di laurea magistrale

Applied data science project. A.A. 2026/27, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
Applied data science project. A.A. 2025/26, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso
Applied data science project. A.A. 2024/25, DATA SCIENCE AND ENGINEERING. Collaboratore del corso

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Pubblicazioni

Pubblicazioni più recenti Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris

De Luca, Sara; D'Asaro, Federico; Berchialla, Paola; Rizzo, Giuseppe (In stampa)
Omics-Enhanced Multimodal Representations for Cancer Prognosis and Staging. In: 24th International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)
D'Asaro, Federico; Marquez Villacis, Juan Jose; Bottino, Andrea; Rizzo, Giuseppe (In stampa)
Multiclass Fairness Analysis of Qwen2-Audio in Speech Emotion Recognition. In: European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Bruges (BEL), August 31 - September 4, 2026
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Duan, Xuemin; D'Asaro, Federico; Peeters, Ruben; Blanco, Giacomo; Monopoli, Tommaso; ... (In stampa)
Knowledge-Enhanced Multimodal Retrieval over Cultural Heritage Knowledge Graphs. In: 23rd European Semantic Web Conference (ESWC), Dubrovnik (HR), May 10-14, 2026
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Nejabat, Hadi; D'Asaro, Federico; Pecora, Alessandro Emmanuel; Monopoli, Tommaso; ... (2026)
Promptable image segmentation: a survey of guided input techniques. In: FOUNDATIONS AND TRENDS IN COMPUTER GRAPHICS AND VISION, vol. 18, pp. 1-139. ISSN 1572-2740
Contributo su Rivista
Blanco, Giacomo; Monopoli, Tommaso; D'Asaro, Federico; Peeters, Ruben; Duan, Xuemin; ... (2026)
ArtKB: A Multimodal Art Knowledge Base for Cultural Heritage. In: 23rd European Semantic Web Conference (ESWC), Dubrovnik (HR), May 10–14, 2026, pp. 58-75. ISSN 0302-9743. ISBN: 9783032251589
Contributo in Atti di Convegno (Proceeding)