MICHELA PROIETTI

Dottoranda

ciclo: XXXVIII
email: mproietti@diag.uniroma1.it
edificio: Department of Computer, Control, and Management Engineering, via Ariosto 25, Rome

supervisore: Roberto Capobianco

Dottoranda in Intelligenza Artificiale presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale "Antonio Ruberti" della Sapienza, sotto la supervisione del prof. Roberto Capobianco.

Attualmente membro del Cognitive Cooperative Robots Laboratory (Ro.Co.Co) e del Knowledge, Reasoning and Learning Research Group.

I miei interessi includono l'explainable artificial intelligence, il continual learning e il representation learning, e il loro stretto legame con le neuroscienze.

Ho precedentemente conseguito una Laurea magistrale in Intelligenza Artificiale e Robotica e una Laurea triennale in Ingegneria Informatica e Automatica, entrambe presso la Sapienza. Durante lo sviluppo della mia tesi magistrale, ho avuto modo di collaborare con il Rome Center for Molecular Design (RCMD), presso il Dipartimento di Chimica e Tecnologie del farmaco della Sapienza, coordinato dal prof. Rino Ragno.

Produzione scientifica

11573/1690926 - 2023 - Memory Replay For Continual Learning With Spiking Neural Networks

Proietti, Michela; Ragno, Alessio; Capobianco, Roberto - 04b Atto di convegno in volume

congresso: 2023 IEEE 33rd International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP) (Rome; Italy)

libro: Proceedings of the 2023 IEEE 33rd International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP) - (979-8-3503-2411-2; 979-8-3503-2412-9)

11573/1691190 - 2023 - Explainable AI in drug discovery: self-interpretable graph neural network for molecular property prediction using concept whitening

Proietti, Michela; Ragno, Alessio; Rosa, Biagio La; Ragno, Rino; Capobianco, Roberto - 01a Articolo in rivista

rivista: MACHINE LEARNING (Springer Nature Hingham, MA: Kluwer Academic Publishers) pp. 2013-2044 - issn: 0885-6125 - wos: WOS:001091343300001 (3) - scopus: 2-s2.0-85175337233 (3)

11573/1680634 - 2022 - Explainable AI in drug design: self-interpretable graph neural network for molecular property prediction using concept whitening

Proietti, Michela; Ragno, Alessio; Capobianco, Roberto - 04f Poster

congresso: 3rd Molecules Medicinal Chemistry Symposium: Shaping Medicinal Chemistry for the New Decade (Rome; Italy)

libro: 2022 - ()