Sabrina SENATORE | Computer Science Research Lab

Mission

Le attività del CORE (Computer Science Research Lab) si concentrano sullo studio, l’analisi e la modellazione di sistemi, reti e dinamiche complesse, con l’obiettivo di sviluppare metodologie innovative per affrontare sfide scientifiche e applicative in diversi ambiti, come la teoria dei giochi, la scienza delle reti, i sistemi multi-agenti, l’analisi dei dati e, più in generale, l’intelligenza artificiale.

Il laboratorio si prefigge di offrire un ambiente in cui fondere aspetti pratici e teorici, e derivare il meglio possibile dalla loro intersezione. Lo scopo principale è quello di formare ricercatori e professionisti che sappiano padroneggiare al meglio la Computer Science e la Computer Engineering, promuovendo inoltre la collaborazione con aziende e istituzioni, nazionali ed estere, per lo sviluppo di progetti sia di ricerca che industriali. Attraverso lo studio di fenomeni complessi e la progettazione di soluzioni algoritmiche avanzate, il laboratorio si pone l’obiettivo di insegnare metodologie e tecnologie che possano contribuire al progresso economico e sociale, passando attraverso l’informatica e, in particolare, attraverso alcune delle sue sfaccettature declinate nelle attività del laboratorio.

Attività

Le attività del CORE sono molteplici e nascono tutte da campi e sottocampi dell’informatica, come l’intelligenza artificiale, la teoria dei giochi, l’analisi dei dati e altre ancora. Alcune delle aree di interesse dei membri del CORE sono le seguenti:

Computational Game Theory and Mechanism Design

In quest’area si approfondisce lo studio delle interazioni strategiche tra agenti razionali, con particolare attenzione alla progettazione di meccanismi che massimizzino proprietà come l’efficienza sociale o l’equità. Essa si basa su strumenti consolidati (ad esempio, Nash equilibria e strategyproof mechanism) e trova applicazioni in diversi ambiti reali, come la gestione dei mercati digitali, la sicurezza delle reti distribuite e i protocolli di allocazione delle risorse. Inoltre, le ricerche portate avanti in quest’area includono anche aspetti legati al design di sistemi resistenti alla manipolazione e alla teoria delle aste.

Social Network Analysis

Questa area si focalizza sull’analisi delle interazioni sociali per studiare fenomeni come la formazione delle opinioni, la formazione di comunità, l’evoluzione dinamica della struttura di una rete sociale. la diffusione virale delle informazioni e l’identificazione di entità e strutture importanti all’interno di una rete sociale. Questo ambito di ricerca è fortemente multidisciplinare e si posiziona all’intersezione tra Informatica, intelligenza Artificiale, Ricerca Operativa ed Economia. Utilizzando modelli e tecniche della teoria dei grafi, la teoria dei giochi e l’online learning, l’area affronta varie questioni legate alla diffusione delle informazioni e la manipolazione delle opinioni attraverso l’influenza sociale ed il loro impatto sui processi di decisione, il viral marketing, l’analisi di reti complesse. Le ricerche in quest’area si applicano ad una pletora di casi reali. Alcuni domini di interesse su cui i membri del CORE hanno recentemente lavorato sono: il contrasto alla diffusione delle fake news; lo studio delle tecniche di manipolazione di elezioni basate sull'influenza sociale; l’identificazione di malicious user in social networks come Reddit e X (Twitter); l’analisi delle interazioni e del sentiment espresso tra spettatori di eventi di Electronic Sports (eSports); l’impatto di fenomeni eccezionali (es, COVID-19) sulla stabilità delle connessioni in una rete sociale; l’utilizzo di tecniche di viral marketing per incentivare comportamenti corretti e sostenibili, in particolare nell’ambito della salute pubblica.

Multi-Agent Systems

Lo studio dei sistemi multi-agente si concentra sulla modellazione e analisi di entità autonome che interagiscono in ambienti condivisi. Le ricerche includono approcci basati sulla teoria dei giochi evolutivi e sugli algoritmi di apprendimento cooperativo, con l’obiettivo di ottimizzare il coordinamento, la negoziazione e la distribuzione delle risorse, oltre a simulare scenari e inferire strategie di comportamento ottimali. Vi sono diverse applicazioni di rilievo, tra cui la robotica collaborativa, le simulazioni di fenomeni ambientali e sociali, e i sistemi distribuiti per il monitoraggio e la gestione delle risorse.

Complex Network Science

L’analisi delle reti complesse si basa su metodi matematici e computazionali per esplorare le proprietà strutturali e dinamiche di sistemi connessi, che abbiano sia dirette rappresentazioni reali (ad esempio, le reti sociali e biologiche) o che siano basati su di un qualche modello generativo (ad esempio, il modello di Barabási-Albert). Gli interessi di ricerca in quest’area si concentrano su fenomeni quali la resilienza delle reti, l’apprendimento automatico delle rappresentazioni strutturali di sistemi complessi (quali, ad esempio, le architetture neurali) e l’identificazione di nodi influenti, sia in reti semplici che in reti complesse (ad esempio, hypernetworks). I domini applicativi delle ricerche svolte in quest’area spaziano dai social media, alle reti Internet of Things.

Knowledge Representation and Reasoning

Questa area esplora approcci e metodologie avanzate che fanno capo all’intelligenza artificiale. In generale, in quest’area ci si concentra sul campo della rappresentazione della conoscenza, in cui si studia principalmente come formalizzare la conoscenza per renderla fruibile e comprensibile alle macchine. Si utilizzano diversi tecniche e metodi proprio dell’intelligenza artificiale, come la programmazione logica e l’apprendimento automatico, tenendo di conto anche della loro possibile combinazione. Diversi sono i domini applicativi, come ad esempio l’estrazione di pattern all’interno di dati utilizzando formalismi logici.

Didattica

I membri del CORE erogano e hanno erogato diversi insegnamenti di area Informatica, i quali sono attualmente tenuti tra i corsi di Laurea (L8), Laurea Magistrale (LM-32) e Dottorato di Ricerca in Ingegneria Informatica. Tra i corsi si citano: Fondamenti di Programmazione, Algoritmi e Strutture Dati, Reti di Calcolatori, Tecnologie di Sviluppo per il Web, Algoritmi e Protocolli per la Sicurezza, Ottimizzazione, Mobile e Distributed Programming, Data Management Systems, Semantic Technologies, Social Networks Analysis.

Strumentazione

In via di acquisizione:

• 1 workstation grafica con 1 GPU
• 5 postazioni PC
• 1 stampante