Relazione annuale

Dottorato di Ricerca ABRO: Relazione anno accademico 2018/19
 
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SOMMARIO
 
- Attività dei dottorandi:
  Ciclo 32
  Ciclo 33
  Ciclo 34
 
- Mobilità e Viaggi
  Ciclo 32
  Ciclo 33
  Ciclo 34
 
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ATTIVITA' DEI DOTTORANDI
 
==== CICLO 32 =======================
 
=== CURRICULUM AUTOMATICA ===
 
Sono iscritti al curriculum di Automatica:
- Aceto Maria Laura
- D'angelo Massimiliano
- Giuseppi Alessandro
- Khatib Maram I M
- Scianca Nicola
 
-- ACETO MARIA LAURA --
in sospensione fino al 31/12/2019
 
-- D'ANGELO MASSIMILIANO --
L'attività del triennio è stata svolta al DIAG con alcune collaborazioni presso l'Università Campus Bio-Medico di Roma. 
Durante il terzo anno di dottorato, nell'anno 2019, sono stati svolti 5 mesi alla Washington University in St. Louis, St. Louis, USA, sotto la supervisione del Prof. Bruno Sinopoli.
 
Attività formative:
Insegnamenti in corsi di laurea:
- Processi Stocastici, E. Orsingher, Dipartimento Statistica (Sapienza), 1—20
, 6 CFU.
- Probabilità II, P. Caputo, Dipartimento Matematica (Roma Tre), 1—20
, 6 CFU.
- Topologia, M. Manetti, Dipartimento di Matematica (Sapienza), 1—20
, 6 CFU.  
- Analisi Superiore, Ugo Bessi, Dipartimento Matematica (Roma Tre), 01/03/2017-- 31/05/2017, 6 CFU.
Scuole e corsi di Dottorato:
- Metodi Autoregressivi per l’Elaborazione di Segnali Biomedicali, Laura Astolfi, inizio in data 01/04/2017 (3 lezioni, 4 ore l'una).
- Stochastic Processes, Stefano Battilotti, inizio in data 01/06/2017 (3 lezioni, 4 ore l'una).
- EECI course, Time-Delay and Sampled Data Systems, by E. Fridman and P. Pepe. L’Aquila, 58—98, 3 CFU. 
- EECI course, Distributed Computation and Control, by S. Morse, Zurich, 78–118, 3 CFU.
- SIDRA Summer School, Adaptive control & Optimization over Networks, A. Serrani, G. Notarstefano, M. Prandini, 98--148, 4 CFU.
 
Attività di ricerca:
I anno.
Nel primo semestre l’attività di formazione del Dottorando è consistita nella sua maggior parte nello studio di questioni di base (Topologia, Processi Stocastici, Teoria della Misura, e Probabilità) grazie ai corsi magistrali di cui sopra.
Inoltre è stato ultimato e sottomesso il paper (conferenza) [1] nell'ambito del controllo subottimo di sistemi non-gaussiani.
Proseguendo il lavoro [1], viene sottomesso il paper a rivista [2].
Contemporaneamente viene iniziato lo studio di un problema di decisione nell'ambito dei sistemi "switching" (tale studio porterà la pubblicazione al terzo anno dei paper [8],[9], e il paper sottomesso [12]).
II anno.
La soluzione del problema di decisione viene utilizzata in un contesto di filtraggio distribuito in presenza di "random link failures", paper [3].
Inoltre le tecniche di [1] e [2] vengono utilizzate in un contesto di filtraggio cooperativo in presenza di misure relative di distanza tra agenti, conference paper [4].
Vengono estese le tecniche di [2] al caso time-varying con il paper [5]. Viene inoltre proposta nel paper [6] una soluzione per il filtraggio di una classe di sistemi con misure non lineari (come target tracking).
III anno.
Ultimato lo studio del problema nell'ambito dei sistemi "switching" con la sottomissione e futura accettazione del paper [8] che affronto il problema della decisione di random delay, il conference paper [9] che propone una diversa soluzione per la stima. Viene inoltre sottomesso sempre in questo ambito il conference paper [12] che affronta il problema in un contesto più generale di matrici di misura random.
Inoltre, durante la collaborazione con il Prof. Bruno Sinopoli alla Washington University in St. Louis vengono pubblicati i paper [7] che estende [2] al caso di perdite di pacchetto nel controllo modellate con una catena di Markov, e il conference paper [10] che considera il problema del filtraggio con osservazioni intermittenti (sequence Bernoulli). Il conference paper [11] considera il problema del controllo con perdite di pacchetto (sequenze Bernoulli) sia in input che in output.
 
Pubblicazioni:
[1] Battilotti, S., Cacace, F., d’Angelo, M., Germani, A. (2017). An improved approach to the LQ non-Gaussian regulator problem. IFAC-PapersOnLine, 50(1), 11808-11813. 
DOI: 10.1016/j.ifacol.2017.08.1992.
[2] Battilotti, S., Cacace, F., d’Angelo, M., Germani, A. (2018). The polynomial approach to the LQ non-Gaussian regulator problem through output injection. IEEE Transactions on Automatic Control, 64(2), 538-552. DOI: 10.1109/TAC.2018.2814685.
[3] Battilotti, S., Cacace, F., d’Angelo, M., Germani, A. (2018). Distributed Kalman filtering over sensor networks with unknown random link failures. IEEE control systems letters, 2(4), 587-592. DOI: 10.1109/LCSYS.2018.2845304.
[4] Battilotti, S., Cacace, F., D'Angelo, M., Germani, A. (2018, December). Cooperative Filtering with Absolute and Relative Measurements. In 2018 IEEE Conference on Decision and Control (CDC) (pp. 7182-7187). IEEE. DOI: 10.1109/CDC.2018.8619323.
[5] Cacace, F., Conte, F., d’Angelo, M., Germani, A. (2019). Feedback polynomial filtering and control of non-Gaussian linear time-varying systems. Systems & Control Letters, 123, 108-115. DOI: 10.1016/j.sysconle.2018.11.004.
[6] F Cacace, F Conte, M d'Angelo, A Germani. Filtering of systems with nonlinear measurements with an application to target tracking. International Journal of Robust and Nonlinear Control 29 (14), 4956-4970. DOI.10.1002/rnc.4663.
[7] Battilotti, S., Cacace, F., d’Angelo, M., Germani, A.,  Sinopoli, B. (2019). LQ Non-Gaussian Regulator With Markovian Control. IEEE Control Systems Letters, 3(3), 679-684. DOI: 10.1109/LCSYS.2019.2916287.
[8] Battilotti, S., d’Angelo, M. (2019). Stochastic output delay identification of discrete-time Gaussian systems. Automatica, 109, 108499. DOI.10.1016/j.automatica.2019.108499.
[9] Battilotti, S., D'Angelo, M. (2019, June). Delay-State Dynamics to Filtering Gaussian Systems with Markovian Delayed Measurements. In 2019 18th European Control Conference (ECC) (pp. 824-829). IEEE. DOI: 10.23919/ECC.2019.8795774.
[10] Battilotti, S., Cacace, F., d’Angelo, M., Germani, A., Sinopoli, B. Kalman-like Filtering with Intermittent Observations and non-Gaussian Noise. IFAC-PapersOnLine, to appear. (NecSys Conference, Chicago, September 2019).
[11] Battilotti, S., Cacace, F., d’Angelo, M., Germani, A., Sinopoli, B. LQ non-Gaussian Control with I/O packet losses. American Control Conference 2020, submitted.
[12] Battilotti, S., d’Angelo, M. Detection of random observation matrices in discrete-time Gaussian systems. European Control Conference 2020, submitted.
 
 
-- GIUSEPPI ALESSANDRO --
DIAG
 
Attività formative:
Lectures on Multiagent Systems and Swarms, DIAG, Prof. Sean Luke, Marzo 2017.
Networked Systems - Advances in Systems and Control, DIAG, Prof. Francesco Delli Priscoli, Aprile 2017.
Stochastic Processes - Advances in Systems and Control, DIAG, Prof. Stefano Battilotti, Giugno 2017.
Distinguish lecture in AI, DIAG, Prof. Randy Goebel and Prof. David Israel, Settembre 2017.
EECI Phd School on Distributed computation and control, Technical University Berlin, Germany,Professor A. Stephen Morse, 8-12 maggio 2017. 3 ECTS.
International Summer School on Deep Learning 2017, Deusto University, Bilbao, Spain, 28 invited lecturers 17-21 Luglio 2017. 50 ore.
Model Predictive Control PhD School, IMT School for Advanced Studies, Lucca, Italia, Prof. Alberto Bemporad, 3-10 Maggio 2018. 20 ore.
 
Attività di ricerca:
Durante il triennio, l'attività di ricerca del candidato sì è focalizzata sullo studio e sull'applicazione di varie metodologie di controllo nell'ambito dei sistemi cyber-fisici, con particolare focus alla loro operazione sicura e resiliente. 
Fin dal primo anno del dottorato, il candidato ha avuto l'opportunità di lavorare nell'ambito di un progetto di ricerca finanziato applicato alla tematica del controllo dei sistemi cyber-fisici (H2020  ATENA [7]), producendo gli articoli [4,5,8-10,17,19,26] in cui vengono applicate varie tecniche di controllo, tra cui il Model Predictive Control, per l'aumento della resilienza della rete elettrica ed il suo efficientamento mediante l'utilizzo di dispositivi di controllo quali storage di energia. Nell'ambito dei power systems, ed in particolare nel contesto del progetto di  ricerca di ateneo PROMETEO, il candidato ha prodotto i lavori [3,15,16,22]. In collaborazione con il Dipartimento di Ingegneria astronautica, elettrica ed energetica il candidato ha studiato sistemi di controllo per la gestione combinata dell'energia termica ed elettrica negli edifici intelligenti, producendo i lavori [12,14].
Continuando il filone di ricerca avviato con la tesi magistrale, relativo all'utilizzo intelligente delle risorse nelle reti, il candidato ha prodotto gli articoli [1-3,6,9,11,21,24,25], in cui metodologie quali il Reinforcement Learning e la programmazione dinamica, nonchè algoritmi di controlllo per il load balancing, sono applicati nelle reti di telecomunicazione al fine di utilizzare al meglio le risorse disponibili e migliorarne la resilienza. In questo contesto, il candidato ha iniziato a lavorare durante il terzo anno di dottorato nel progetto di ricerca finanziato EU-Korea H2020 5G-ALLSTAR, producendo gli articoli [21,24,25].
In entrambi i progetti di ricerca menzionati, il candidato ha ricoperto il ruolo di ricercatore nonchè quello di Work Package Leader, partecipando quindi attivamente non solo alle attività di ricerca ma anche a quelle legate alla gestione dei progetti.
Durante il secondo ed il terzo anno di dottorato, il candidato ha avviato una attività di ricerca,  in collaborazione con l'azienda Thales Alenia Space Italia, nel filone del controllo d'assetto satellitare, nell'ambito del quale ha publicato il lavoro [13] basato su MPC e feedback-linearizazione e sottomesso il lavoro [23] riguardante il controllo d'assetto robusto. Il lavoro [18] è stato sviluppato su tematiche affini nel progetto di ricerca H2020 SESAME.
Lo studente ha infine partecipato, come inventore, alla sottomissione della domanda per il riconoscimento del segiemte brevetto di Ateneo, valutato positivamente dalla commissione brevetti dell'Ateneo e basato sulle metodologie di MPC e Artificial Neural Networks:
-Cincotti F., Ferriero D.G., Giuseppi A., Pietrabissa A., Ricciardi Celsi L., Poli C.; Procedimento indirizzato a pazienti con disabilità motorie per scegliere un comando mediante un'interfaccia grafica, relativo sistema e prodotto informatico; Domanda n. 102018000002114
 
Pubblicazioni:
[1] J.F. Riera, J. Batalle, J. Bonnet, et al., “TeNOR: Steps towards an orchestration platform for multi-PoP NFV deployment,” 2016 IEEE NetSoft Conference and Workshops, Seoul, Korea, pp. 243–250, 2016. DOI: 10.1109/NETSOFT.2016.7502419
[2] A. Pietrabissa, F.D. Priscoli, A. Di Giorgio, A. Giuseppi, M. Panfili, and V. Suraci, “An approximate dynamic programming approach to resource management in multi-cloud scenarios,” International Journal of Control, vol. 90, no. 3, pp. 492–503, 2017. DOI: 10.1080/00207179.2016.1185802
[3] V. Suraci, L.R. Celsi, A. Giuseppi, and A. Di Giorgio, “A distributed wardrop control algorithm for load balancing in smart grids,” 2017 25th Mediterranean Conference on Control and Automation, Valletta, Malta,  pp. 761–767. , 2017. DOI: 10.1109/MED.2017.7984210
[4] A. Di Giorgio, A. Giuseppi, F. Liberati, A. Ornatelli, A. Rabezzano, and L.R. Celsi, “On the optimization of energy storage system placement for protecting power transmission grids against dynamic load altering attacks,” 2017 25th Mediterranean Conference on Control and Automation, Valletta, Malta, pp. 986–992, 2017. DOI: 10.1109/MED.2017.7984247
[5] A. Di Giorgio, A. Giuseppi, F. Liberati, and A. Pietrabissa, “Controlled electricity distribution network black start with energy storage system support,” 2017 25th Mediterranean Conference on Control and Automation, Valletta, Malta, pp. 781–786, 2017. DOI: 10.1109/MED.2017.7984213
[6] F. Liberati, A. Giuseppi, A. Pietrabissa, et al., “Stochastic and exact methods for service mapping in virtualized network infrastructures,” International Journal of Network Management. vol. 27, no. 6, 2017. DOI: 10.1002/nem.1985
[7] F. Adamsky, M. Aubigny, F. Battisti, et al., “Integrated protection of industrial control systems from cyber-attacks: the ATENA approach,” International Journal of Critical Infrastructure Protection. vol. 21, pp. 72–82, 2018. DOI: 10.1016/J.IJCIP.2018.04.004
[8] M. Panfili, A. Giuseppi, A. Fiaschetti, H.B. Al-Jibreen, A. Pietrabissa, and F. Delli Priscoli, “A Game-Theoretical Approach to Cyber-Security of Critical Infrastructures Based on Multi-Agent Reinforcement Learning,” 2018 26th Mediterranean Conference on Control and Automation, Zadar, Croatia, pp. 460–465, 2018. DOI: 10.1109/MED.2018.8442695
[9] V. Suraci, L.R. Celsi, A   Giuseppi, G. Manfredi, and A. Di Giorgio, “Distributed Wardrop Load Balancing in Multi-MTU SCDA Systems.,” 2018 26th Mediterranean Conference on Control and Automation, Zadar, Croatia, pp. 1–9, 2018. DOI: 10.1109/MED.2018.8442485
[10] A. Giuseppi, R. Germanà, and A. Di Giorgio, “Risk Adverse Virtual Power Plant Control in Unsecure Power Systems,” 2018 26th Mediterranean Conference on Control and Automation, Zadar, Croatia, pp. 1–9, 2018. DOI: 10.1109/MED.2018.8442768
[11] A. Pietrabissa, L. Ricciardi Celsi, F. Cimorelli, et al., “Lyapunov-Based Design of a Distributed Wardrop Load-Balancing Algorithm With Application to Software-Defined Networking,” IEEE Transactions on Control Systems Technology, pp. 1–13, 2018. DOI: 10.1109/TCST.2018.2842044
[12] L. Martirano, E. Habib, A. Giuseppi, A. Di GIorgio, "Nearly Zero Energy Building Model Predictive Control for Efficient Heating," 53rd IEEE Industry Applications Society Annual Meeting,  Portland, USA, 2018.  DOI: 10.1109/IAS.2018.8544632
[13] A. Giuseppi, A. Pietrabissa, S. Cilione, L. Galvagni, "Feedback Linearization-Based Attitude Control of a Satellite Connected to a Life-Support Device without Communications," Control Engineering Practice, vol. 90, 2019. DOI:https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2019.06.020
[14] F. Liberati, A. Di Giorgio, A. Giuseppi, A. Pietrabissa, E. Habib, and L. Martirano, "Joint model predictive control of electric and heating resources in a smart building," IEEE Transactions on Industry Applications, 2019. DOI:10.1109/TIA.2019.2932954
[15] F. Liberati, A. Giuseppi, and A. Di Giorgio, "Distributed model predictive control of electric vehicles charging," 2019 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Bari, Italia, 2019. in press.
[16] A. Giuseppi, E. De Santis, and A. Di Giorgio, "Model predictive control of energy storage systems for power regulation in distribution networks,"  2019 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Bari, Italia, 2019. in press.
[17] A. Giuseppi, A. Tortorelli, R. Germanà, F. Liberati, and A. Fiaschetti, "Securing cyber-physical systems: An optimization framework based on osstmm and genetic algorithms," 2019 27th Mediterranean Conference on Control and Automation MED 2019, Akko, Israel, 2019. DOI: 10.1109/MED.2019.8798506
[18] A. Tortorelli, A. Giuseppi, F. Lisi, E. De Santis, F. Liberati, "Operations Management of Satellite Launch Centers", 25th Ka and Broadband Communications Conference, Sorrento, Italia, 2019. in press. 
Submitted:
[19] F. Liberati, A. Di Giorgio, A. Giuseppi, A. Pietrabissa A, F. Delli Priscoli, "Coordinated Network Reconfiguration and Energy Storage Systems Control for Secure Operation of Electricity Distribution Grids," IEEE Systems Journal.
[20] A, Giuseppi, F. Lisi, A. Pietrabissa,  "Automatic Transportation Mode Recognition on Smartphone Data based on Deep Neural Networks," Journal of Intelligent Transportation Systems: Technology, Planning, and Operations.
[21] A. Giuseppi, A. Pietrabissa, F. Liberati, R. Germanà, and F. Delli Priscoli, "Traffic steering and network selection in 5g networks based on reinforcement learning," European Control Conference 2020.
[22] R. Germanà, A. Giuseppi, A. Pietrabissa, and A. Di Giorgio, "Ensuring the stability of power systems against dynamic load altering attacks: A robust control scheme using energy storage systems," European Control Conference 2020.
[23] A. Giuseppi and A. Pietrabissa, "Robust and fault-tolerant spacecraft attitude control with performance recovery based on an extended-observer design," International Journal of Control.
[24] F. Delli Priscoli, A. Giuseppi, and A. Pietrabissa, “Capacity-constrained wardrop equilibria and application to multi-connectivity in 5g networks,” International Journal of Control.
[25] A. Giuseppi and A. Pietrabissa, “Wardrop equilibrium in discrete-time selfish routing with time-varying bounded delays,” in IEEE Transactions on Automatic Control.
[26] A. Tortorelli, A. Fiaschetti, A. Giuseppi, V. Suraci, R. Germanà, and F. Delli Priscoli, "A security metric for assessing the security level of critical infrastructures," in International Journal of Critical Computer-Based Systems.
 
 
-- KHATIB MARAM I M --
All my research activites were held at DIAG.
 
Attività formative:
Master Courses:
1) Title: Process Automation (6 CFU)
Period: First semester of 2016/2017
Lecturer: Prof. Antonio Pietrabissa
Place: DIAG, Sapienza Università di Roma
2) Title: Locomotion and haptic interfaces for VR exploration (3 CFU) 
Period: First semester of 2016/2017
Lecturer: Prof. Alessandro De Luca
Place: DIAG, Sapienza Università di Roma
3) Title: Underactuated Robots (3 CFU)
Period: 28 Nov. - 21 Dec. 2016
Lecturer: Prof. Seth Hutchinson, University of Illinois 
Place: DIAG, Sapienza Università di Roma
4) Title: Robotics 2 (6 CFU)
Period: Second semester of 2016/2017
Lecturer: Prof. Alessandro De Luca
Place: DIAG, Sapienza Università di Roma
5) Title: Nonlinear Systems and Control (12 CFU) 
Period: First and second semesters of 2016/2017 
Lecturer: Prof. Salvatore Monaco
Place: DIAG, Sapienza Università di Roma
PhD Courses:
6) Title: Great Ideas in ICT (2.5 CFU)
Period: Second semester of 2016/2017
Lecturers: Several professors and researchers
Place: DIAG and DIET, Sapienza Università di Roma
7) Title: Algorithms for Non-smooth Optimization
Period: 14-16 May 2018
Lecturer: Prof. Giancarlo Bigi, Università di Pisa
Place: DIAG, Sapienza Università di Roma
8) Title: Metric Regularity of Set-Valued Mappings with Application to Optimization 
Period: 20-22 Jun. 2018
Lecturer: Prof. Amos Uderzo, Università di Milano-Bicocca
Place: DIAG, Sapienza Università di Roma
9) Title: Hybrid Systems, Computation and Control
Period: 17-22 Sept. 2018
Lecturer: Several professors from different Italian Universities
Place: DIAG, Sapienza Università di Roma
PhD Schools:
10) Title: International graduate school on control 2017 (Local methods for nonlinear systems and control) 
Period: 27-31 Mar. 2017
Lecturers: Prof. Rodolphe Sepulchre and Prof. Fulvio Forni, University of Cambridge
Place: DEI, University of Padova
11) Title: SIDRA PhD summer school 2017 
Period: 3-8 Jul. 2017
Lecturers: Several professors
Place: Centro Universitario di Bertinoro, Bertinoro
 
Attività di ricerca:
During my Ph.D. period, my main research activities were in the field of safe-human robot collaboration. First, a visual coordination task was considered, where the robot end-effector should maintain a prescribed position with respect to a moving RGB-D camera while pointing at it. For the 3D localization of the moving camera, three different techniques were compared and some improvements were introduced to the best solution found for my application. Then, two different control laws were developed to handle the desired tasks using a special proposed relaxation for the pointing part. Different V-REP simulations and experiments using KUKA LWR robot were performed and published in [1]. 
Second, I integrated my framework on visual coordination with previous results, from the DIAG Robotics Lab., to develop a complete control system for safe HRC. Specifically, the depth space approach for collision avoidance and the SNS algorithm for task priority control were employed. In this case, an Oculus Rift HMD was used to track an operator moving in the workspace and performing a contactless collaboration with the robot. The obtained results were presented in the "late-breaking results" poster session at IROS 2018 conference in Madrid ("Multi-sensor Control System for Safe Human-Robot Collaboration"). Then, the proposed control system was supported with a ZED-Mini stereo camera, attached to the Oculus HMD, to develop a mixed-reality interface that enabled the user to choose between different collaboration modes. Different experiments were performed and a full paper is being submitted in [2]. Furthermore, a collaboration with researchers from the Free University of Bozen-Bolzano was done in a joint project for a collaborative assembly station using a UR3 robot, in which I used a visual coordination method within a safety HRC approach. 
Third, as an alternative to the SNS algorithm, a more simple approach to control task priority including collision avoidance was developed. That is, the so-called Task Priority Matrix (TPM) was developed at the acceleration level to eliminate any discontinuity in the joint velocities. Also, a simple algorithm for ordering task priority was proposed. The developed approach supported also with soft constraints for both pointing and collision avoidance tasks. Several comparisons between different task constraints were done using MATLAB simulations. To validate the proposed control scheme, several experiments using KUKA LWR robot were done and the outcome is being submitted in [3]. 
Finally, I participated in the SYMPLEXITY, European Commission H2020 project, where part of my previous work was involved.
 
Pubblicazioni:
[1] M. Khatib, K. Al Khudir, A. De Luca, "Visual coordination task for human-robot collaboration," 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Vancouver, CND, pp. 3762-3768, 2017. DOI:10.1109/IROS.2017.8206225
[2] M. Khatib, K. Al Khudir, and A. De Luca, "Multi-sensor control system for safe human-robot collaboration with mixed-reality interface," In preparation to Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2019.
[3] M. Khatib, K. Al Khudir, and A. De Luca, "Robot collision avoidance using tasks priority matrix with soft constraints at the acceleration level," In preparation to IEEE Robotics and Automation Letters, 2019.
 
 
-- SCIANCA NICOLA --
L'attività nel triennio si è svolta prevalentemente al DIAG, fatta eccezione per il periodo dal 16 Aprile 2019 al 14 Ottobre 2019, che si è svolta negli Stati Uniti, presso il "Model Predictive Control Lab", University of California Berkeley. Il supervisore in questo periodo all'estero è stato il prof. Francesco Borrelli.
 
Attività formative:
Ottimizzazione Continua, Primo semestre AA 2016-2017, tenuto dal prof. Stefano Lucidi al DIAG
Underactuated Robotics, Primo semestre AA 2016-2017, tenuto dal prof. Seth Hutchinson al DIAG
Multi-Robot Systems, dal 17 Aprile al 17 Maggio 2018, tenuto da dr. Antonio Franchi e prof. Giuseppe Oriolo al DIAG, 3 crediti
Model Predictive Control, dal 3 al 10 Maggio 2018, tenuto dal prof. Alberto Bemporad all'IMT Lucca, 20 ore
Hybrid Systems, dal 12 al 22 Settembre 2018, tenuto dal prof. Luca Benvenuti al DIAG, 6 crediti
 
Attività di ricerca:
L'attività di ricerca si è concentrata prevalentemente sul Model Predictive Control per la generazione di camminate di robot umanoidi. Il controbuto principale riguarda uno schema di controllo chiamato Intrinsically Stable MPC (IS-MPC) [1] [9] contenente un vincolo di stabilità, il quale assicura che le traiettorie generate siano non divergenti (stabilità interna).
La versione di base del controllore è stata estesa al caso robusto, ovvero generazione di camminata stabile in presenza di perturbazioni [8] [10], al caso di terreno non piano [6] [7], alla generazione di camminate "walk-to" per raggiungere una posizione nello spazio [4], all'uso di un modello multi-massa per migliorare l'accuratezza della predizione [5].
IS-MPC è stato applicato alla generazione di manovre evasive nel contesto della interazione uomo-umanoide [3], ed è stato integrato in un framework di teleoperazione [12].
Durante il periodo presso University of California Berkeley, l'attività di ricerca si è concentrata sul Learning Model Predictive Control, ovvero un controllore predittivo in grado di migliorare la sua performance tramite apprendimento iterativo. In particolare, si è realizzata una versione dell'algoritmo per sistemi periodici [11].
 
Pubblicazioni:
[1] N. Scianca, M. Cognetti, D. De Simone, L. Lanari, G. Oriolo, "Intrinsically Stable MPC for Humanoid Gait Generation", In 2016 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Cancun, pp. 601-606, 2016. DOI: 10.1109/HUMANOIDS.2016.7803336
[2] M. Cognetti, D. De Simone, F. Patota, N. Scianca, L. Lanari, G. Oriolo, "Real-Time Pursuit-Evasion with Humanoid Robots", 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Singapore, pp. 4090-4095, 2017. DOI: 10.1109/ICRA.2017.7989470
[3] D. De Simone, N. Scianca, P. Ferrari, L. Lanari, G.Oriolo, "MPC-Based Humanoid Pursuit-Evasion in the Presence of Obstacles" IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Vancouver, pp. 5245-5250, 2017. DOI: 10.1109/IROS.2017.8206415
[4] A. Aboudonia, N. Scianca, D. De Simone, L. Lanari, G. Oriolo, "Humanoid Gait Generation for Walk-To Locomotion Using Single-Stage MPC" IEEE RAS International Conference on Humanoid Robots, Birmingham, pp. 178-183, 2017. DOI: 10.1109/HUMANOIDS.2017.8239554
[5] N. Scianca, V. Modugno, L. Lanari, G. Oriolo, "Gait Generation via Intrinsically Stable MPC for a Multi-Mass Humanoid Model" IEEE RAS International Conference on Humanoid Robots, Birmingham, pp. 547-552, 2017. DOI: 10.1109/HUMANOIDS.2017.8246926
[6] A. Zamparelli, N. Scianca, L. Lanari, G. Oriolo, "Humanoid Gait Generation on Uneven Ground Using Intrinsically Stable MPC", IFAC-PapersOnLine, vol. 51, issue 22, pp. 393-398, 2018. DOI: 10.1016/j.ifacol.2018.11.574
[7] P. Ferrari, N. Scianca, L. Lanari, G. Oriolo, "An Integrated Motion Planner/Controller for Humanoid Robots on Uneven Ground", 18th European Control Conference, Naples, pp. 1598-1603, 2019, DOI: 10.23919/ECC.2019.8796196
[8] F. M. Smaldone, N. Scianca, V. Modugno, L. Lanari, G. Oriolo, "Gait Generation using Intrinsically Stable MPC in the Presence of Persistent Disturbances", IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Toronto, 2019
[9] N. Scianca, D. De Simone, L. Lanari, G. Oriolo, "MPC for Humanoid Gait Generation: Stability and Feasibility", IEEE Transactions on Robotics (submitted)
[10] F. M. Smaldone, N. Scianca, V. Modugno, L. Lanari, G. Oriolo, "ZMP Constraint Restriction
for Robust Gait Generation in Humanoids", IEEE International Conference on Robotics and Automation, Paris, 2020 (submitted)
[11] N. Scianca, U. Rosolia, F. Borrelli, "Learning Model Predictive Control for Periodic Repetitive Tasks", 19th European Control Conference, Saint Petersburg, 2020 (submitted)
[12] L. Penco, N. Scianca, V. Modugno, L. Lanari, G. Oriolo, S. Ivaldi "A Multi-Mode Teleoperation Framework for Humanoid Loco-Manipulation", Robotics and Automation Magazine (accepted)
 
 
 
=== CURRICULUM BIOINGEGNERIA ===
 
Sono iscritti al curriculum di Bioingegneria:
- Puxeddu Maria Grazia
 
-- PUXEDDU MARIA GRAZIA --
Durante il corso del triennio la mia attività di ricerca si è svolta:
- dal 01 Novembre 2016 al 30 Marzo 2018 al DIAG e alla Fondazione Santa Lucia IRCCS di Roma, rispettivamente per 3 e 2 giorni a settimana su 5 lavorativi. La frequentazione del laboratorio di Immagini Neuroelettriche e Brain Computer Interfaces della Fondazione SAnta Lucia è stata resa possibile dalla convenzione formale stipulata tra la Fondazione e il DIAG.
- dal 03 Aprile al 05 Ottobre 2018 presso l'Indiana University, Bloomington, USA, nel dipartimento di Psychological and Brain Science, sotto la supervisione del professor Olaf Sporns (nell'ambito di un progetto di mobilità di Sapienza di cui sono risultata vincitrice).
- dall' 08 Ottobre 2018 al 31 Ottobre 2019 al DIAG e alla Fondazione Santa Lucia IRCCS di Roma, rispettivamente per 3 e 2 giorni a settimana su 5 lavorativi.
 
Attività formative:
1) Corso di scrittura tecnico-scientifica.
Data: 24-25/01/2017, 7-8/02/2017; 
Docente: Emilio Matricciani; 
Presso: Università di Roma La Sapienza, Facoltà di Ingegneria.
2) Corso erogato dal dottorato ABRO: "Advances in Bioengineering" .
Data: 12-26/04/2017, 3-16-23-26/05/2017; 
Docenti: Laura Astolfi e Febo Cincotti; 
Presso: DIAG.
3) Seminario. Titolo: "Mining temporal networks".
Data: 14/11/2016; 
Relatore: Aristides Gionis; 
Presso: DIAG.
4) Seminario. Titolo: "Consistent k-clustering" .
Data: 24/05/2017; 
Relatore: Silvio Lattanzi; 
Presso: DIAG.
5) Seminario. Titolo: "On the local structure of stable clustering instances".
Data: 12/10/2017; 
Relatore: Chris Schwiegelsonhohn; 
Presso: DIAG
6) Scuola di dottorato "IV Mediterranean School of Complex Networks".
Periodo: dal 4 all'8 Settembre 2017; 
Organizzatori: Alex Arenas e Manlio De Domenico; 
Presso: Salina (ME), Italia.
7) Seminario. Titolo: "Resting state networks as spatio-temporal priors for natural vision".
Relatore: Viviana Betti.
Data: 10 Gennaio 2018 
Luogo: DIAG
8) Seminario. Titolo: "Application of synergy analysis for motion decoding using EEG signals".
Relatore: N. Yoshimura.
Data: 26 Gennaio 2018
Luogo: Centro congressi Fondazione Santa Lucia
9) Seminario. Titolo: "Cognitive developmental robotics: yesterday, today, tomorrow".
Relatore: Minoru Asada.
Data: 5 Marzo 2018
Luogo: DIAG
10) Seminario. Titolo: "Brain connectivity-informed regularization methods for regression".
Relatore: Jaroslaw Harezlak.
Data: 20 Aprile 2018
Luogo: Indiana University, Bloomington
11) Seminario. Titolo: "Reactivating latent working memories: evidence from TMS, EEG, fMRI and behavior "
Relatore: Nathan Rose
Data: 24 Settembre 2018
Luogo: Indiana University, Bloomington
12) Seminario: Titolo: "A theory of spectral clustering"
Relatore: Luca Trevisan.
Data: 18 Ottobre 2018
Luogo: DIAG.
13) Seminario. Argomento: "Network medicine".
Relatore: Manuela Petti;
Data: 10 Aprile 2019;
Luogo: DIAG.
14) Seminario. Titolo: "EEG-based brain connectivity underlying the neural basis of human cognition".
Relatore: Jlenia Toppi;
Data: 20 Maggio 2019;
Luogo: DIAG.
14) Laboratorio di Python.
Organizzatori: LUG Sapienza;
Periodo: Maggio 2019 (8 lezioni di 2 ore ciascuna)
Luogo: DIAG.
 
Attività di ricerca:
PREMI E FINANZIAMENTI
1) Premio “Laureato Eccellente” per l'anno accademico 2015/16, ricevuto dalla Fondazione Roma Sapienza e promosso da NoiSapienza Associazione Alumni, in occasione della V edizione della "Giornata del Laureato", Roma, Italia, 15 Maggio 2017.
2) Finanziamento del progetto di Avvio alla Ricerca, (num. di protocollo AR11715C821E23FC), dal titolo “Multilayer approaches for the detection of stable and dynamic communities in EEG-based brain networks”, sottomesso come Principal Investigator e ricevuto dall'ateneo Sapienza Università di Roma 17 Luglio 2017. 
3) Premio per miglior tesi di laurea “Vincenzo Tagliasco” ricevuto dal Gruppo Nazionale di Bioingegneria in occasione della “XXXVIII Scuola Nazionale del Gruppo di Bioingegneria”, Bressanone, Italia, 18 – 22 Settembre 2017.
4) Finanziamento del progetto di mobilità congiunto riservato agli studenti di dottorato del XXXI e XXXII ciclo, dal titolo "MoRe-Net, Motor Recovery supported by hybrid Brain-Computer Interface and complex network theory", ricevuto da Sapienza Università di Roma il 07 Dicembre 2017.
5) Finanziamento del progetto di Avvio Alla Ricerca (num. di protocollo AR1181643680C682), dal titolo "A multilayer network based analysis to infer dependencies among frequencies in EEG signals”, sottomesso come Principal Investigator e ricevuto dall'ateneo Sapienza Università di Roma il 01 Ottobre 2018.
ATTIVITA' DI RICERCA:
L'attività di ricerca principale dei tre anni, che ha costituito il mio progetto di dottorato, ha riguardato lo studio dell'organizzazione delle reti cerebrali dal punto di vista della community strcture. Questa è una proprietà dei sistemi complessi reali che fa si che questi siano costituiti da gruppi di nodi fortemente connessi tra di loro e debolmente con il resto della rete. Nell'ambito delle reti cerebrali, in cui i nodi rappresentano specifiche aree cerebrali, scoprire tale organizzazione in comunità può fornire una descrizione e ricostruzione di pattern e circuiti cerebrali che sottendono alcune funzioni cerebrali complesse. Il mio studio è  stato principalmente indirizzato all'identificazione ed analisi della community structure nelle reti cerebrali multilayer.  
Nel primo anno di dottorato ho condotto uno studio comparativo per stabilire quale fosse l'algoritmo più adatto per identificare cluster in reti multilayer, ed in particolare in reti multilayer cerebrali. Questo studio comparativo è stato svolto confrontando le performance di vari algoritmi su reti con cluster di benchmark che sono state generate con un algoritmo appositamente sviluppato. Tale generatore è in grado di simulare diverse condioni riscontrabili in reti reali stimate da segnali EEG. Il confronto tra algoritmi è stato fatto tramite un test ANOVA in cui sono state confrontate statisticamente le performance degli algoritmi in un vasto range di condizioni in cui sono state fatte variare sistematicamente le caratteristiche delle reti.
In particolare, i fattori del test ANOVA su cui ho testato gli algoritmi sono il livello di rumore della rete, il numero di cluster della rete, la percentuale di nodi che cambiano comunità in due istanti consecutivi, il numero di layer della rete, ed è stato valutato l'effetto di questi fattori sulle performance degli algoritmi. Le performance sono state quantificate tramite tre indici: la Mutua Informazione Normalizzata (NMI), che definisce l'accuratezza degli algoritmi in quanto stima la somiglianza tra struttura imposta delle reti simulate nelle varie condizioni e quella prodotta dagli algoritmi, e altri due indici da me introdotti per avere una valutazione della velocità degli algoritmi e una misura di performance media (tra accuratezza e dinamicità). 
I risultati hanno mostrato come i fattori considerati influenzano effettivamente le performance degli algoritmi e che il miglior algoritmo è GenLouvain, basato sull'ottimizzazione di una versione multilayer della modularità. I prodotti di questo studio sono riportati in [1], [2], [3] e [5].
Come ulteriore strumento di validazione di questo studio ho applicato i diversi algoritmi su reti stimate da segnali EEG ottenendo dei risultati in accordo con lo studio di simulazione. Infatti non solo genlouvain è l'algoritmo più efficiente, ma restituisce anche clusters fisiologicamente interessanti.
Nel secondo anno di dottorato ho applicato tale algoritmo, GenLouvain, a reti di connettività cerebrale anatomica stimate da dati di Risonanza Magnetica Strutturale su 620 soggetti di età compresa tra 7 e 85 anni. Lo scopo è stato valutare come la struttura delle reti anatomiche cerebrali evolve durante il lifespan. Nel fare questo ho sviluppato un metodo di estrazione di reti multilayer da dataset grandi che è risultato robusto al rumore. I risultati principali hanno mostrato innanzitutto che l'organizzazione cerebrale dipende dal fattore età secondo trend lineari e non lineari (U-shaped). Il numero di cluster aumenta con l'età, così come la forza con cui si riconfigurano. La modularità invece è più alta in età molto giovane o molto avanzata, fenomeno che si può ricondurre a due diversi substrati nella connettività cerebrale, collegati al numero e al peso degli archi all'interno dei cluster. Si è anche dimostrato che l'età influisce sul modo in cui i cluster sono distribuiti sulla superficie della corteccia: questi diventano sempre più emisfero-specifici con l'età. Infine, si sono identificate le regioni del cervello contribuiscono maggiormente alla riconfigurazione della rete e quelle che rimangono più stabili per anni.
I risultati di questo lavoro costituiscono un manoscritto sottomesso, in fase di review, al giornale NeuroImage [7].
Nel terzo anno di dottorato infine ho studiato la relazione tra organizzazione anatomica e funzionale delle reti cerebrali dal ppunto di vista della community detection. Per fare questo abbiamo esteso il framework di massimizzazione della modularità multilayer aggiungendo un  parametro di risoluzione che regola proprio l'accoppiamento tra connecttività funzionale ed anatomica. Con questo modello si sono potute catturare simultaneamente le variazioni tra i cluster lungo i soggetti e lungo le due modalità di connessione.  Quello che si è trovato è che in generale, la variabilità dell'organizzazione della rete lungo modalità e soggetti dipende fortemente dalla scala a cui osserviamo i cluster (i.e. dalla loro grandezza). Pertanto, abbiamo caratterizzato i modelli di variabilità e li abbiamo riassunti in "mode" dipendenti dalla scala. Abbiamo anche dimostrato che la natura multi-scala della community structure cerebrale porta a modelli di correlazione con misure di prestazioni cognitive che sono anch'esse dipendenti dalla scala a cui guardiamo i cluster. Questo risultato suggerisce che sono necessarie indagini più approfondite su più livelli per non perdere le associazioni potenzialmente rilevanti tra funzionamento cerebrale e comportamento.
Lateralmente al principale progetto di dottorato ho lavorato a due linee di ricerca.
Nella prima mi sono occupata dell'implementazione di un framework basato sui visibilty graphs (uno strumento che mappa serie temporali in grafi) e community detection per il riallineamento dei trials nell'analisi dei Potenziali Evocati nelle registrazioni EEG. Il risultato di questo lavoro è stato mandato sottoforma di abstract alla "41st EMB Conference, Berlin, Germany" [6].
Nella seconda invece mi sono occupata dell'analisi di reti cerebrali di pazienti post-ictus. Ho analizzato queste reti cerebrali confrontando gli indici di teoria dei grafi ad esse riferiti prima e dopo dei trattamenti riabilitativi, con lo scopo di valutare l'effetto che questi hanno sulla plasticità corticale ed il recupero motorio.
 
Pubblicazioni:
[1] M.G. Puxeddu, M. Petti, F. Pichiorri, F. Cincotti, D. Mattia, L. Astolfi, “Community detection: comparison between clustering algorithms and application to EEG-based brain networks”, 39th Annual International Conference of the IEEE EMBS, Jeju Island, Korea, Jul 11-15, 2017.
[2] M.G. Puxeddu, M. Petti, L. Astolfi, “Multilayer analysis for community detection in evolving brain networks”, Mediterranean School of Complex Networks, Salina, Italy, Sep 4 – 8, 2017.
[3] M.G. Puxeddu, M. Petti, F. Pichiorri, F. Cincotti, D. Mattia, L. Astolfi, “Analysis of multilayer clustering algorithms for the application to brain functional connectivity”, Abstract book of the sixth national congress of bioengineering, Milan (Italy), 2018.
[4] M.G. Puxeddu, J. Faskowitz, M. Petti, L. Astolfi, O. Sporns, “Modular structure of anatomical brain networks across the human lifespan”, Organization for Human Brain Mapping, Rome, June 9-13, 2019.
[5] M.G. Puxeddu, M. Petti, D. Mattia, L. Astolfi, “The optimal setting for multilayer modularity optimization in multilayer brain networks”, in 41st Annual International Conference of the IEEE EMBS, Berlin, Germany, July 23-27, 2019.
[6] M.G. Puxeddu, J. Toppi, D. Mattia, L. Astolfi, “Reduction of latency jitter in ERP through visibility graphs and community detection”, in 41st Annual International Conference of the IEEE EMBS, Berlin, Germany, July 23-27, 2019.
[7] M.G. Puxeddu, J. Faskowitz, R. Betzel, M. Petti, L. Astolfi, O. Sporns, "The modular organization of brain cortical connectivity across the human lifespan", submitted to NeuroImage, Elsevier on October 11, 2019
 
 
 
=== CURRICULUM RICERCA OPERATIVA ===
 
Sono iscritti al curriculum di Ricerca Operativa:
- Colombo Tommaso
- Ferreira Franco Eduardo
- Grani Giorgio
- Mohammed Hayman Salih
 
-- COLOMBO TOMMASO --
Attività svolta al DIAG, con supervisione del prof. Stefano Lucidi.
 
Attività formative:
Debugging and Optimization of Scientific Applications - Cineca (Bologna) - November 28-30, 2016
Stochastic Optimization - G. Salinetti - Dipartimento di Scienze Statistiche, Sapienza - February-June, 2017 - 6 ECTS
Parallel computing for optimization - Simone Sagratella - DIAG Sapienza - June 19-20, 2017
Some remarks on parametric optimization - Lorenzo Lampariello - DIAG Sapienza - June 12-13, 2017
Frank-Wolfe variants for optimization over convex sets - Andrea Cristofari - DIAG Sapienza - May 18 and 25, 2017
Networked Systems - F. Delli Priscoli - DIAG Sapienza - April 6, 20 and 27, 2017
Stochastic processes - S. Battilotti - DIAG Sapienza - June 8, 15 and 22, 2017
Metodi autoregressivi per l’elaborazione di segnali biomedici - L. Astolfi - DIAG Sapienza - April 12 and 26, May 3, 2017
Elaborazione statistica di dati biomedici - F. Cincotti - DIAG Sapienza - May 16, 23 and 26, 2017
Google Crash Course on Machine Learning - DIAG Sapienza - September 18-20, 2017
PhD Course ABRO - Giancarlo Bigi - DIAG Sapienza - Algorithms for nonsmooth optimization - May 14-16, 2018
PhD Course ABRO - Amos Uderzo - DIAG Sapienza - Metric Regularity of Set-Valued Mappings with Application to Optimization - May 20-22, 2018
ACDL 2018 - Advanced Course on Data Science & Machine Learning - July 19-23, 2018 - 8 ECTS points - Poster session "Leverage Data Structure to improve Stochastic Gradient Descent" (Colombo T., De Santis A., Lucidi S.)
 
Attività di ricerca:
Approfondimento delle tecniche di tipo "dynamic batching" per garantire la convergenza di metodi di tipo gradiente stocastico per la soluzione di problemi di training di modelli di machine learning, con particolare attenzione allo sfruttamento di informazioni di struttura del dato di partenza. Risultati parziali presentati ad ISMP 2018 nel talk: "Leverage Data Structure to improve Stochastic Gradient Descent". Lavoro completo in via di sottomissione a journal.
Studio esaustivo dei metodi di ottimizzazione per problemi di somme finite, con applicazioni nel Deep Learning, Support Vector Machines e Reinforcement Learning. In particolare, analisi approfondita delle caratteristiche di convergenza dei metodi esistenti, con distinzione nei casi in cui l'analisi è presentata nel caso deterministico (metodi del gradiente con errore) vs i casi in cui l'analisi è presentata nel caso stocastico (gradiente stocastico e varianti).
Studio teorico e prime implementazioni pratiche di metodi di ottimizzazione derivative free stocastici per policy optimization nel reinforcement learning. Ulteriori approfondimenti e sperimentazioni da svolgere in futuro, in collaborazione con il prof. Jorge Nocedal, Northwestern University (Chicago, USA).
Approfondimento teorico di un algoritmo distribuito parallelo, basato su Lagrangiani aumentati e gradiente proiettato, per la soluzione di problemi convessi con vincoli lineari, con potenziale applicazione nell'addestramento di SVM a larga scala. Analisi teorica e formalizzazione dei risultati numerici pubblicati sul Journal of Global Optimization, titolo del paper: "Distributed algorithms for convex problems with linear coupling constraints" [1].
Applicazione di apprendimento supervisionato e non supervisionato alla diagnosi di difetti posturali, in collaborazione con il Dipartimento di Scienze Anatomiche, Istologiche, Medico Legali e dell’Apparato Locomotore, presentato all’AIROYoung 2017 a Roma. Pubblicazione del technical report "Supervised and unsupervised learning to classify scoliosis and healthy subjects based on non-invasive rasterstereography analysis" [2]. Lavoro completo in via di sottomissione a journal.
 
Pubblicazioni:
[1] T. Colombo, S. Sagratella, "Distributed algorithms for convex problems with linear coupling constraints", Journal of Global Optimization, pp. 1-21, 2019
[2] T. Colombo, M. Mangone, A. Bernetti, M. Paoloni, V. Santilli, L. Palagi, "Supervised and unsupervised learning to classify scoliosis and healthy subjects based on non-invasive rasterstereography analysis", DIAG Technical Report, TR n.08, 2019
 
 
-- FERREIRA FRANCO EDUARDO --
During the 2017/2018 period, I was in Brazil at the University of São Paulo (USP). I am a Ph.D. candidate on a double degree program within USP (Computer Engineering) and Sapienza (Operational Research). In Brazil, my thesis supervisor is Prof. Kechi Hirama (kechi.hirama@usp.br), who supervised my activities during this period. Currently, I am writing my PhD thesis and sending it for a final professional proof-reading.
 
Attività formative:
In the first semester of 2016, I concluded the credits necessary for the final thesis oral defense (described below). Besides attending classes, on 04/04/2016 I went through the qualifying exam where I presented and debated my research proposal and the plan to complete it within the set deadline.
I had the opportunity to participate in an Erasmus mobility program for 12 months at the Sapienza University of Rome, where I had the chance to establish a cooperation agreement for co-supervision of my research and double degree between Sapienza and the University of São Paulo (Brazil). During the doctorate mobility, I performed several activities aiming to acquire complementary knowledge and experience. I had the opportunity to interact and cooperate with professors, researchers and other students from different fields of study.
During the 2017/2018 period, besides the PhD thesis development, I had dedicated to research and others activities described below.
From my return to Brazil until now, I had been writing my final PhD thesis that is under a final proof-reading. I am planing to return to Rome (Sapienza) for a final discussion regarding my thesis and the final oral defense presentation on February/2019.
 
Attività di ricerca:
Besides my thesis preparation, and in collaboration with the Food Department at the Wageningen University & Research (Netherlands), I am taking part at the agent-based modeling project on “Mothers snack choice decisions for young children”. The porpouse of the project is to use computer simulation models to evaluate how different interventions scenarios influence the consumer behavior of healthy/unhealthy mothers' snack giving decisions within differnt national cultures.
The project started on 2017 and are still under development on 2018. The professors responsibles for the project are Prof. Vincenzo Fogliano (head of the Food Department) and Prof. Gert Jan Hofestede (head of the Information Technology Group).
From a collaboration  between USP's system dynamic group, the System Dynamic Italian Chapter (SYDIC), Sapienza, and SABESP ( the Water authority manager in São Paulo/Brazil), a partnership was established in order to use system dynamics and computer simulation models to evaluate water scarcity scenarios that the region was facing [16]. 
From this project, a branch was created to evaluate the potential problem of the water supply system for the Rome metropolitan region [7].
 
Pubblicazioni:
[1] S. Armenia, E.F. Franco, F. Nonino, E. Spagnoli, C.M. Medaglia, "Towards the Definition of a Dynamic and Systemic Assessment for Cybersecurity Risks", Systems Research and Behavioral Science, 2018. DOI: 10.1002/sres.2556
 
[2] S. Armenia, E.F. Franco, M. Mecella, R. Onori, "Smart Model-based Governance: from Big-Data to future Policy Making", BSLab - SYDIC International Workshop, Rome, Italy, pp. 44–53, 2017. ISBN: 9788890824258.
 
[3] H. Carvalho, J. Rocha, M. Martins, E. Franco, J. Mazzon, "Zombies in Civil Service: Why the conceptual edifice of public administration creates a motivational trap in Brazil", 34th International Conference of the System Dynamics Society, Delft, Netherlands, 2016
 
[4] H. Carvalho, J. Rocha, M. Ramos, E. Franco, J. Mazzon, "Going with the flow: corruption in tax agencies", 34th International Conference of the System Dynamics Society, Delft, Netherlands, 2016.
 
[5] H.C. Carvalho, J.R. SantoS, E.F. Franco, J.A. Mazon, "Will system dynamics ever become mainstream? A 4 points agenda for marketing system dynamics", XVI CLADS - Congresso Latino Americano de Dinâmica de Sistemas, São Paulo, Brazil, pp. 344–353, 2016.
 
[6] E. Franco, B. So, A. Maximiano, K. Hirama, "Avaliação de Sucesso de Projetos Baseados em Sistemas de Informação: Uma Revisão Sistemática da Literatura", XVI Congresso Latino-Iberoamericano de Gestão da Tecnologia, Porto Alegre, Brazil, 2015.
 
[7] A. Stefano, C. Hamilton, E. Franco, C. Medaglia, F. Nonino, A. Pompei, J. Santos, "Understanding the root causes of water scarcity through System Dynamics: the Italian case of the Bracciano Lake", BSLab - SYDIC International Workshop, Napoli, Italy, pp 79-83, 2018. ISBN: 9788890824265
 
[8] E.F. Franco, "Implantação de sistemas empresariais: um caso de resiliência ou teimosia?", Revista Brasileira de Casos de Ensino em Administração, vol. 5, no.1, pp. 6, 2015. DOI: 10.12660/gvcasosv5n1c6
 
[9] E.F. Franco, S. Armenia, K. Hirama, "Exploring the dynamical behavior of software systems quality attributes throughout its evolution: A case study from the maintenance process perspective", BSLab - SYDIC International Workshop, Rome, Italy, pp. 38-43. ISBN: 9788890824258.
 
[10] E.F. Franco, K. Hirama, "An Investigation of the Interdependence Between Technical Debt and Users Satisfaction of Enterprise Information Systems", IV Workshop de Pós-Graduação da Área de Concentração Engenharia de Computação, São Paulo, Brazil, pp. 61-63, 2015.
 
[11] E.F. Franco, K. Hirama, M.M. Carvalho, "Applying system dynamics approach in software and information system projects: A mapping study", Information and Software Technology, vol. 93, pp. 58-73, 2017. DOI: 10.1016/j.infsof.2017.08.013
 
[12] E.F.F Franco, E. Loureiro, P. Lameira, K. Hirama, M.R. Martins, R.C. Botter, J.R. Santos, "An analysis of the potential risk of water supply in the metropolitan region of São Paulo", Simpósio Brasileiro de Dinâmica de Sistemas, São Paulo, Brazil, 2015.
 
[13] E.F Franco, J. Rocha, H. Carvalho, M. Marcelo K. Hirama, "An Analysis of Technical Debt Management Through Resources Allocation Policies in Software Maintenance Process", 34th International Conference of the System Dynamics Society, Delft, Netherlands, 2016.
 
[14] E.F. Franco, J.R. Santos, H. Carvalho, K. Hirama, "From Systems Engineering to System Dynamics: A Preliminary Exploration of SysML Usage in System Dynamic Context",  XIV CLADS - Congresso Latino Americano de Dinâmica de Sistemas, São Paulo, Brazil, 320–329, 2016.
 
[15] E.F. Franco, B. Só, A.M. Rocha, F.N. Santos, M.M. Carvalho, "Gestão de Stakeholders em Gestão de Projetos: Levantame nto Bibliométrico", Produto & Produção, vol. 17, no. 3, pp. 32–45, 2016. ISSN: 1983-8026.
 
[16] J.R. Santos, E.F. Franco, H.C. Carvalho, S. Armenia, A. Pompei, C.M. Medaglia, "Water used to be infinite: a Brazilian tale of climate change", Kybernetes, 2018. DOI: 10.1108/K-11-2017-0438
 
[17] B. Só, E.F. Franco, H.C. Carvalho, J.R. Santos, S. Armenia, "Nobody deserves this fate: the vicious cycle of low human development in Guinea-Bissau", Kybernetes, vol. 47, no. 2, pp. 392–408, 2018. DOI: 10.1108/K-05-2017-0191
 
 
-- GRANI GIORGIO --
Quasi prevalentemente DIAG.
Polytechnique Montréal dal 15 Febbraio al 15 Giugno 2018 (4 mesi), sotto la supervisione del Prof. Andrea Lodi.
 
Attività formative:
- Summer School on Optimization, Big Data and Applications, 30 Giugno- 6 Luglio 2019, Veroli, Italia. 
 - First MINOA school: Mixed integer non linear optimization meets Data Science, 25-28 Giugno 2019, Ischia, Italia.
 - CPLEX Workshop, 14-15 Maggio 2018, University of Montréal, Montréal, Canada.
 - Summer School on Optimization, Big Data and Applications, (1 settimana) Luglio 2017, Veroli, Italia. 
- Stochastic Optimization - G. Salinetti - Dipartimento di Scienze Statistiche, Sapienza - February-June, 2017 - 6 ECTS
- Parallel computing for optimization - Simone Sagratella - DIAG Sapienza - June 19-20, 2017
-Some remarks on parametric optimization - Lorenzo Lampariello - DIAG Sapienza - June 12-13, 2017
- Frank-Wolfe variants for optimization over convex sets - Andrea Cristofari - DIAG Sapienza - May 18 and 25, 2017
- Networked Systems - F. Delli Priscoli - DIAG Sapienza - April 6, 20 and 27, 2017
- Stochastic processes - S. Battilotti - DIAG Sapienza - June 8, 15 and 22, 2017
- Metodi autoregressivi per l’elaborazione di segnali biomedici - L. Astolfi - DIAG Sapienza - April 12 and 26, May 3, 2017
- Elaborazione statistica di dati biomedici - F. Cincotti - DIAG Sapienza - May 16, 23 and 26, 2017
- Google Crash Course on Machine Learning - DIAG Sapienza - September 18-20, 2017
- Debugging and Optimization of Scientific Applications - Cineca (Bologna) - November 28-30, 2016
 
Attività di ricerca:
Sono stati sviluppati più filoni contestualmente riassunti nei seguenti punti:
- Revenue Management. Sono state portati a compimento i progetti del primo e del secondo anno di dottorato con relativa sottomissione a rivista per modelli di Revenue Management per airlines. Si è inoltre sviluppato un modello di Revenue Mangement volto a misurare la performance in modelli di Car Sharing qualora sia presente differenziazione di prezzo.
- Multiobiettivo Intero. Sviluppo con relativa sottomissione a rivista di un algoritmo capace di trovare la frontiera efficiente di un problema biobbiettivo intero, fortemente competitivo con gli algoritmi finora esistenti. Il lavoro è stato accettato per la pubblicazione su European Journal of Operational Research.
Proposte e realizzate generalizzazioni degli algoritmi di cui sopra per problemi multiobiettivo con più di due funzioni obiettivo.
La tesi è incentrata su questo argomento.
- Feasibility Pump non deterministico. Utilizzo di tecniche randomizzate al fine di produrre euristiche per problemi misti interi. Il lavoro è in collaborazione con il gruppo di ricerca di Montréal, Canada.
- Reinforment Learning per problemi di ottimizzazione. Utilizzo di tecniche di machine learning e deep learning per realizzare algoritmi euristici e non per problemi combinatori con applicazione allo scheduling ferroviario.
- Modelli di ottimizzazione per i Decision Tree. Proposte nuove formulazioni ealgortmi di setting dei parametri basati sul framework multiobiettivo.
 
Pubblicazioni:
-(Sottomesso non pubblicato) G.Grani, G. Leo, L.Palagi, M. Piacentini. "The Sales Based Integer Program for Post-Departure Analisys in Airline Revenue Management: model and solution", European Journal of Operational Research
-(Technical report) A. Avenali, Y.M. Chianese, G. Ciucciarelli, G.Grani, L.Palagi. "Profit optimization in one-way free float car sharing services: a user based relocation strategy relying on  price differentiation and Urban Area Value",  DIAG Technical Report
-(Accettato per la pubblicazione su European Journal of Operational Research) M. De Santis, G. Grani, L. Palagi, "The Frontier Partitioner: an Branch-and-Cut algorithm for  biobjective integer programming", European Journal of Operations Reasearch
 
 
-- MOHAMMED HAYMAN SALIH --
in sospensione fino al 31/10/2019
 
 
 
==== CICLO 33 =======================
 
 
 
=== CURRICULUM AUTOMATICA ===
 
Sono iscritti al curriculum di Automatica:
- Barros Carlos Barbara
- Ferrari Paolo
- Moreschini Alessio
- Ornatelli Antonio
- Tortorelli Andrea
 
-- BARROS CARLOS BARBARA --
Robotics Lab, Dipartimento di Automatica, Bioingegneria e Ricerca Operativa (DIAG), Rome, Italy - November 2018 to March 2019.
Systems Control and Optimization Lab, Department of Microsystems (IMTEK), Freiburg, Germany - May 2019 to October 2019 - supervisor: Moritz Diehl.
Laboratoire d'analyse et d'architecture des systemes (LAAS-CNRS), Toulouse, France - October 2019 to December 2019 - supervisor: Antonio Franchi.
 
Attività formative:
Short course on Robust Optimization, 6 March 2019 - 20 March 2019, 2019 ABRO PhD course, DIAG, 5 CFU.
 
Attività di ricerca:
Development of a ROS framework for the offboard control of the Crazyflie 2.1 nanoquadcopter during the period abroad in Germany. Design of a real-time nonlinear model predictive controller (NMPC) for controlling the position of the nanoquadcopter using the recently released high-performance software package acados which exploits the real-time iteration (RTI) scheme and Gauss-Newton Hessian approximation. The optimal control problem (OCP) is tailored for the Crazyflie platform and considers the physical limits of the actuators. The designed NMPC contributed to the improvement of the code generation interface of acados thanks to the direct development of this research itself together with the main developers of the software at the University of Freiburg (UniFreiburg). As a consequence, real-world experiments were performed to validate the solution at arena of the UniFreiburg with the support of the Autonomous and Intelligent Systems (AIS) laboratory. The results culminated in a paper which was submitted to the conference ICRA 2020 [1].
A second paper was submitted to IFAC World Conference 2020 [2] to consolidate the created framework at UniFreiburg. A new OCP is incorporated to the developed ROS package where fixed and dynamic obstacles in the workspace of the nanoquadcopter are considered. In this work, it is investigated the system's reaction-time in replanning its trajectory when balls are throw at random time instants. This work contributed to the improvement in the features of the code generation interface of acados as well due to the requirements in the new problem formulation for parametric constraints setters.
The period at LAAS-CNRS in France intents to port initially the offboard solution previously developed to an embedded scenario using instead a more powerful onboard computer and a bigger quadcopter. It is then desired to extend the UniFreiburg work and formulate an OCP considering a tethered quadcopter. Furthermore it is aimed to investigate the effectiveness of this new embedded NMPC in an environment without and with obstacles.
 
Pubblicazioni:
[1] B. Barros Carlos, T. Sartor, A. Zanelli, G. Frison, W. Burgard, M. Diehl, G. Oriolo, "NMPC Position Control for the Crazyflie 2.1: Design and Experimental Validation," submitted to the 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2020).
[2] B. Barros Carlos, T. Sartor, A. Zanelli, G. Frison, W. Burgard, M. Diehl, G. Oriolo, "Real-Time NMPC for Planning and Control of the Crazyflie in a Dynamic Environment," submitted to the 2020 International Federation of Automatic Control World Conference (IFAC 2020).
 
 
-- FERRARI PAOLO --
L'attività si è svolta al DIAG per l'intero anno.
 
Attività formative:
Robust Optimization, 6-20 Marzo 2019, Prof. L. Palagi, DIAG, 5 CFU
SIDRA 2019 PhD Summer School, 14-20 Luglio 2019, Bertinoro, 40 ore, corsi:
- Model reduction by moment matching for linear and nonlinear systems, Prof. A. Astolfi
- Intelligent collaborative robotics, Proff. P. Rocco e A. Zanchettin
 
Attività di ricerca:
Nel corso dell'anno mi sono occupato di diversi aspetti riguardanti la pianificazione ed il controllo del moto per robot umanoidi.
Inizialmente ho esteso il metodo di pianificazione "whole-body" presentato in [1] al caso di ambienti ignoti, in cui il robot, mediante l'uso di un sensore di profondità, acquisisce incrementalmente informazioni riguardanti l'ambiene e, sulla base di queste, calcola i suoi futuri movimenti in maniera tale da evitare ostacoli, mantenere equilibrio durante la camminata e realizzare il compito assegnato. Tale lavoro ha prodotto il paper [3], che ho presentato a Ottobre alla International Conference on Humanoid Robots 2019.
Successivamente ho lavorato a diverse estensioni del metodo proposto in [2] per la generazione del moto di umanoidi su terreni non piani mediante la combinazione di un footstep planner, per il calcolo di una sequenza di contatti isolati con il suolo, e di uno schema MPC, per la generazione della camminata associata. In particolare, le estenzioni prodotte permettono di ottenere piani di footsteps ottimi, rispetto a diversi criteri specificati, ed il calcolo online, in cui il robot esegue contemporaneamente controllo e pianificazione. Sulla base di questo lavoro è in corso la preparazione di una sottomissione a rivista.
Contemporaneamente, ho collaborato alla realizzazione di un framework per la coesistenza sicura uomo-umanoide. I diversi comportamenti che il robot può esibire, all'interno dell'ambiente condiviso con l'uomo, sono implementati mediante diverse tecniche di pianificazione e controllo del moto, appropriatamente progettate per assicurarne la sicurezza. In particolare, mi sono occupato della validazione, sia in simulazione che mediante esperimenti, del framework completo. Anche per questo lavoro, è in corso la preparazione di una sottomissione a rivista.
Recentemente mi sono occupato anche di pianificazione del moto per manipolatori mobili, rivisitando le tecniche di base precedentemente studiate e usate nell'ambito della robotica umanoide. In particolare, ho lavorato ad un algoritmo per la generazione di piani che permettono al robot di eseguire un soft task, ossia un compito di manipolazione specificato come un cammino completo che il robot può non soddisfare esattamente laddove impossibile, ad esempio a causa della presenza di ostacoli. Relativamente a questo lavoro, è stato sottomesso il paper [4] alla International Conference on Robotics and Automation 2020.
Attualmente, sto indagando possibili estensioni dei lavori presentati in [1] e [3] per il caso di ambienti dinamici, ossia contenenti ostacoli mobili con traiettorie non note a priori. La tecnica sotto indagine prevede una combinazione del metodo proposto in [1] con approcci di machine learning sia per la stima delle traiettorie degli ostacoli che per la decisione dei movimenti da eseguire.
 
Pubblicazioni:
[1] P. Ferrari, M. Cognetti, G. Oriolo, "Anytime whole-body planning/replanning for humanoid robots," 2018 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Beijing, China, pp. 1-9, 2018. DOI: 10.1109/HUMANOIDS.2018.8624935
[2] P. Ferrari, N. Scianca, L. Lanari, G. Oriolo, "An integrated motion planner/controller
for humanoid robots on uneven ground," 2019 18th European Control Conference, Napoli, Italy, pp. 1598-1603, 2019. DOI: 10.23919/ECC.2019.8796196
[3] P. Ferrari, M. Cognetti, G. Oriolo, "Sensor-based whole-body planning/replanning for humanoid robots," 2019 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Toronto, Canada, 2019.
[4] M. Cefalo, P. Ferrari, G. Oriolo, "Task-constrained motion planning in the presence of soft task constraints," 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Paris, France, 2020. (submitted)
 
 
-- MORESCHINI ALESSIO --
Nel quadro delle attività previste per il conseguimento del doppio titolo italo-francese, il dottorando ha svolto la prima parte dell'anno accademico per un periodo di studio/ricerca (dal 11/09/2018 al 01/07/2019 presso il laboratorio L2S (CNRS-CentraleSupélec-PSUD) sotto la supervisione della Prof. Dorothée Normand-Cyrot.  L'ultima parte che va dal 01/07/2019 si è svolta presso il DIAG.
 
Attività formative:
1) Stabilité des systèmes dynamiques:
- Ottobre – Dicembre, 2018;
- 24h;
- Elena Panteley and Giorgio Valmorbida;
- CentraleSupélec, 91190 Gif-sur-Yvette, Francia;
- 5 ETCS.
2) Commande basée sur la passivité:
- Gennaio – Marzo, 2019;
- 24h;
- Antonio Loria;
- CentraleSupélec, 91190 Gif-sur-Yvette, Francia;
- 5 ETCS.
3) Model Reduction for Linear and Nonlinear Systems: 
- 29 Aprile – 3 Maggio, 2019;
- 21h;
- Alessandro Astolfi e Giordano Scarciotti;
- Imperial College London, Electrical and Electronic Engineering Dept. South Kensington Campus, London, England.
4) Tools and methods to practice well as a PhD student: Ethics & STICs 
- 20 Gennaio 2019
- 12h;
- Corso online erogato dall'Université Paris-Saclay (https://www.adum.fr/script/formations.pl?mod=165649&site=mines)
 
Attività di ricerca:
In primo luogo, il dottorando si è occupato della definizione e modellazione dei sistemi Hamiltoniani sotto campionamento, con l’obiettivo di preservare le proprietà energetiche dei sistemi hamiltoniani. Lo scopo di queste rappresentazioni è quello di garantire, oltre alle proprietà energetiche del sistema, anche la preservazione delle traiettorie del sistema di riferimento a tempo continuo. Per fare questo è stata proposta una modifica delle matrici di interconnessione e dissipazione nella rappresentazione in spazio di stato delle dinamiche discrete. Il contributo scentifico prodotto su questa tematica è stato incluso in [1], dove le metodologie proposte vengono analizzate e discusse su dinamiche di tipo gradiente ad Hamiltoniane, sia conservative che dissipative.
In secondo luogo, si è affrontato il problema delle rappresentazioni dei sistemi Hamiltoniani nel puro dominio discreto. In particolare, le dinamiche Hamiltoniane discrete sono state introdotte nel contesto della rappresentazione differential/difference. Tale rappresentazione, introdotta dai coordinatori dello studente al fine di rappresentare le dinamiche a tempo discreto, è stata utilizzata per separare le dinamiche in due parti: la parte controllata e l’evoluzione libera espressa in termini di una funzione nota in letteratura come "gradiente discreto". Attraverso questa rappresentazione viene mostrata la passività ”average” definendo una uscita passivante per il sistema Hamiltoniano discreto. È stato provato che queste particolari forme Hamiltoniane, soddisfano alcuni criteri di ottimalità noti in letteratura e nella teoria del controllo ottimo. Il contributo scentifico collegato a questo studio è discusso in [2], la passività average viene impiegata per la costruzione di un controllore stabilizzante.
Infine, lo studente ha affrontato lo studio e l’analisi delle proprietà di dissipazione nell'interconnessione dei sistemi passivi “average” discreti. Le ricerche svolte hanno dimostrato la preservazione delle proprietà di passività “average” nel caso in cui il processo di interconnessione preveda la conservazione della potenza generata. Tali risultati sono in [3] dove viene inoltre analizzato nel dettaglio il caso lineare a tempo invariante.
 
Pubblicazioni:
[1] A. Moreschini, S. Monaco, and D. Normand-Cyrot, "Gradient and hamiltonian dynamics under sampling," 2019 IFAC Symposium on Nonlinear Control Systems, Vienna, AT. To appear.
[2] A. Moreschini, M. Mattioni, S. Monaco, and D.Normand-Cyrot, "Discrete port-controlled hamiltonian dynamics and average passivation", 2019 IEEE Conference on Decision and Control, Nice, FR. To appear.
[3] A. Moreschini, M. Mattioni, S. Monaco, and D.Normand-Cyrot, "Interconnection through u-average passivity in discrete time", 2019 IEEE Conference on Decision and Control, Nice, FR. To appear.
 
 
-- ORNATELLI ANTONIO --
L'attività è stata svolta al DIAG
 
Attività formative:
"5G International PhD School"; 4 - 6 December 2018; CNR, Piazzale Aldo Moro, 7, Roma.
"Summer School on Optimization, Big Data and Applications (OBA)"; 30 June – 6 July 2019; Veroli.
"Robust optimization"; 13 – 14 March 2019; Speaker: Prof. Aharon Ben-Tal, Professor of Operations Research at the Faculty of Industrial Engineering and Management at the Technion – Israel Institute of Technology; Università La Sapienza, DIAG.  
Seminar: "A Theory of Spectral Clustering"; Date: 18/10/2018; Location: Aula Magna DIAG, via Ariosto 25; Speaker: Luca Trevisan, U.C. Berkeley and Simons Institute for the Theory of Computing; Organizer: Prof. Luca Becchetti.
 
Attività di ricerca:
L'attività svolta nel secondo anno di dottorato è stata orientata allo studio e alla definizione di architetture per reti di comunicazioni eterogenee satellitari-terrestri. Lo scopo dello studio di tali architetture è definire come gli elementi della rete siano tra loro interconnessi e quali degli elementi contengono gli algoritmi di controllo. La scelta delle interconnessioni tra gli elementi e della distribuzione della parte di controllo tra essi è dettata dalla tecnologia della rete (tipo di link, capacità di processing, ecc.), dalle performance desiderate (connessioni ad alta velocità, connessioni robuste,  ecc.) e dagli algoritmi scelti (centralizzati, distribuiti, closed-loop, ecc.). 
Un primo risultato sulla definizione di tali architetture è stato presentato alla 25th Ka and Broadband Communications Conference. Nel lavoro presentato, partendo dai concetti generali di architettura di reti di comunicazione, si è sviluppata un'architettura per reti eterogenee 5G, con l'obiettivo di rendere possbile la distribuizione del traffico sulle diverse tecnologie radio. L'architettura è stata sviluppata considerando come criteri di scelta per la distribuzione del traffico le disponibilità di banda, le misure di qualità dei link e le caratteristiche intrinseche delle tecnologie; inoltre, si è considerato l'obiettivo finale di garantire la QoS (Quality of Service) dell'applicazione considerata e la QoE (Quality of Experience) percepita dall'utente.
 
Pubblicazioni:
F. Lisi, G. Losquadro, A. Tortorelli, A. Ornatelli, M. Donsante, "Multi-Connectivity in 5G terrestrial-Satellite Networks: the 5G-ALLSTAR Solution", 25th Ka and Broadband Communications Conference, Sept. 2019, Sorrento, Italy, ISSN-2573-6124.
 
 
-- TORTORELLI ANDREA --
L'attività di ricerca è stata svolta per il Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale (DIAG) "Antonio Ruberti".
 
Attività formative:
ABRO Ph.D. course: "Robust Optimization". 12-13 Marzo 2019. Speaker: Prof. Aharon Ben-Tal, Professor of Operations Research at the Faculty of Industrial Engineering and Management at the Technion - Israel Institute of Technology. Università di Roma "La Sapienza", DIAG.
 
Attività di ricerca:
Facendo seguito alle attività di ricerca svolte durante l'a.a. 2017-2018, l'attività di ricerca svolta si è focalizzata sulle infrastrutture critiche. In particolare, due tematiche principali sono state affrontate: come garantire la sicurezza e come ottimizzare le risorse di sistemi complessi caratterizzati da importanti specifiche in termini di sicurezza, qualità e sicurezza. Il contesto di riferimento è quello di sistemi di supporto alle decisioni (Decision Support Systems, DSSs).
Per quanto riguarda la prima tematica, l'attività è stata svolta nel contesto del progetto di ricerca europeo H2020 ATENA e si è concentrata sul problema di come selezionare opportunamente le contromisure da implementare al fine di ottenere un livello di sicurezza in linea con le specifiche. A tal proposito, due aspetti sono stati affrontati:
 - come calcolare il livello di sicurezza di un sistema complesso
 - come determinare la configurazione di sicurezza ottimale
Per risolvere il primo problema, sfruttando lo studio effettuato nel primo anno di dottorato, ho esteso una metrica di sicurezza (Open Source Security Testing Methodology Manual, OSSTMM) parametrizzandone le categorie (i.e.: la superficie di attacco del sistema, i controlli implementati, le vulnerabilità del sistema) sfruttando misure quantitative e/o qualitative definite da altre metodologie e standard di sicurezza (Common Criteria, Common Vulnerability Scoring System, Attack Surface Theory). La metrica definita seguendo tale approccio, descritta in un articolo sottomesso all'International Journal of Critical Infrastructure Protection (IJCIP) [1] che è attualmente in fase di valutazione, si è dimostrata in grado di cogliere (in modo quantitativo) alcuni aspetti di sicurezza innovativi come l'impatto della sicurezza della filiera di produzione dei singoli componenti sull'intera infrastruttura. 
Sulla base di tale metrica, un framework per l'ottimizzazione della sicurezza di un infrastruttura critica, basato su un algoritmo genetico, è stato sviluppato e descritto in un articolo pubblicato e presentato alla Mediterranean Conference on Control and Automation [2].
In riferimento all'ottimizzazione di risorse nel contesto di infrastrutture critiche, le attività di ricerca sono state svolte nel contesto del progetto di ricerca europeo H2020 SESAME. Il settore applicativo di tale progetto è l'industria dei satelliti e, in particolare, l'ottimizzazione delle operazioni del sito di lancio europeo situato a Kourou nella Guayana Francese. A tal fine, durante l'a.a., è stato condotto un primo studio preliminare sulle metodologie applicate in diversi settori (in particolare nel contesto dell'Industria 4.0) che possono trovare applicazione nel contesto considerato. Sulla base di tale studio, una prima scrematura delle metodologie più promettenti è stata effettuata e i risultati sono stati presentati durante la 25-esima KA and Broadband Communications conference [3]. Nei prossimi mesi questo lavoro verrà raffinato con l'obiettivo di derivare modelli adattivi per l'ottimizzazione delle risorse da inserire all'interno di uno sistema di supporto alle decisioni per la gestione del rischio nel contesto dei siti di lancio.
Il problema dell'ottimizzazione delle risorse è stato affrontato anche nel contesto delle comunicazioni e, più nel dettaglio, nella gestione ottimale del traffico nel contesto di una rete che integra le reti terrestre e satellitare. Le prime attività svolte in questo contesto sono state la definizione di un'architettura di rete in grado di supportare connessioni multiple, eventualmente su diverse tecnologie, ed in grado di ottimizzare le risorse prendendo in considerazione anche la qualità del servizio percepita dagli utenti (Quality of Experience, QoE). Tale architettura  è stata presentata durante la 25-esima KA and Broadband Communications conference [4].
 
Pubblicazioni:
[1] A. Tortorelli, A. Fiaschetti, A. Giuseppi, V. Suraci, R. Germanà, F. Delli Priscoli, "A security metric for assessing the Security Level of Critical Infrastructures" submitted to International Journal of Critical Computer-Based Systems.
[2] A. Giuseppi, A. Tortorelli, R. Germanà, F. Liberati, A. Fiaschetti, "Securing Cyber-Physical Systems: an Optimization Framework based on OSSTMM and Genetic Algorithms", 2019 27th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED), Akko, IL, 2019. DOI: 10.1109/MED.2019.8798506.
[3] A. Tortorelli, A. Giuseppi, F. Lisi, E. De Santis, F. Liberati, "Operations Management of Satellite Launch Centers", 2019 25th Ka and Broadband Communications conference, Sorrento, IT, 2019.
[4] F. Lisi, G. Losquadro, A. Tortorelli, A. Ornatelli, M. Donsante, "Multi-Connectivity in 5G terrestrial-Satellite Networks: the 5G-ALLSTAR Solution", 2019 25th Ka and Broadband Communications conference, Sorrento, IT, 2019.
 
 
 
=== CURRICULUM BIOINGEGNERIA ===
 
Sono iscritti al curriculum di Bioingegneria:
- Antonacci Yuri
- Rossi Mirko
 
-- ANTONACCI YURI --
Grazie alla convenzione formale stipulata tra la Fondazione Santa Lucia di Roma e il Dipartimento di Ingegneria Informatica Automatica e Gestionale "Antonio Ruberti" (DIAG), è stato possibile svolgere parte della mia attività di ricerca, con cadenza bisettimanale, presso il Laboratorio di Immagini Neuroelettriche e Interfacce Cervello Computer della Fondazione Santa Lucia, diretto dalla Dott.ssa Donatella Mattia. La restante parte dell'attività di ricerca è stata svolta presso iI DIAG.
Nel  perido compreso tra il 22/09/2019 ed il 20/12/2019 l'attività di ricerca è stata svolta/si svolgerà presso l'Università di Palermo sotto la supervisione del Prof. Luca Faes.
 
Attività formative:
Corsi
1 -  ABRO Phd Course 2019: “Advances in Bioengineering"
Località: DIAG "La Sapienza", Roma, Italia
Docenti: Prof. Laura Astolfi, Prof. Febo Cincotti
Numero di ore: 18 ore (5 crediti)
2- "Coding in Python e Machine Learning"
Località: Fab Lab Spazio  Chirale, Roma, Italia 
Docente: Ing. Stefano Capezzone
Numero di ore: 20
Seminari & Workshop
1 - Titolo: Towards hand and arm function in high spinal cord injury: a non-invasive BCI approach
Periodo: 27/02/2019
Località: Roma (Centro congressi Fondazione Santa Lucia)
Speaker: Prof. Gernot Müller-Putz (Head of Institute of Neural Engineering, Graz University of Technology, Graz, Austria)
Numero di ore: 2
2 - Titolo: Network medicine for the precision medicine
Periodo: 10/04/2019
Località: Roma (Aula Magna DIAG)
Speaker: Manuela Petti
Numero di ore: 1,5
 3 - Titolo: IT per la medicina di precisione
Periodo: 15/05/2019
Località: Roma (DIAG)
Numero di ore: 6
4 - Titolo: Workshop "Network medicine"
Periodo: 11/04/2019
Località: Roma (Anatomia Umana Aula A)
Speakers: Prof. :Lorenzo Farina, Paola Paci, Antonella Verrienti, Rosa Falcone and Sebastiano Filetti
Numero di ore: 2
5 - Titolo: "Neurophysiological Measures out of the lab"
Periodo: 9/05/2019
Località: Roma (Dipartimento di fisiologia e farmacologia Sapienza)
Speakers: Dr. Pietr Aricò, Dr. Manousos Klados, Dr. Giulia Cartocci, Dr.Nicolina Sciaraffa, Prof. Viviana Betti, Dr. Gianluca Borghini, Dr. Gianluca Di Flumeri, Prof. Hong Zeng, Dr. Patrizia Cherubino and Prof. Luigi Bianchi
Numero di ore: 4
6 - Titolo: EEG-based brain connectivity underlying the neural basis of human cognition
Periodo: 20/05/2019
Località: Roma (DIAG)
SPeaker: Dr. Jlenia Toppi
Numero di ore: 1,5
 
Attività di ricerca:
Attività di Ricerca
Nel contesto della stima delle relazioni causali tra diverse serie temporali derivanti da segnali Elettroecefalografici (EEG), i risultati degli studi che ho condotto nel primo anno, hanno messo in evidenza come: 1) i metodi di regressione penalizzata riescano a produrre una stima molto più accurata e ripetibile rispetto all’utilizzo del metodo dei minimi quadrati. Inoltre, tra i metodi selezionati la regressione LASSO e quella Elastic-Net hanno mostrato le performance migliori. 2) nell’applicazione a dati reali sul singolo soggetto analizzato durante un compito di immaginazione motoria, i metodi LASSO ed Elastic-Net hanno mostrato la capacità di stimare delle reti cerebrali con un significato fisiologico anche analizzando sole finestre da 1s. 
Uno dei problemi affrontati durante l’esperienza avuta in questo secondo anno, è stato il grande dispendio computazionale per la selezione del parametro di penalizzazione necessario alla soluzione del problema di ottimizzazione vincolato, che ne rende l'utilizzo molto difficoltoso con reti molto grandi (>15 elettrodi). Per cercare di risolvere questa problematica, ho effettuato dapprima, una ricerca bibliografica per individuare una possibile alternativa al metodo LASSO, che mantenendo (idealmente) le performance inalterate fornisse dei risultati confrontabili con LASSO. L’alternativa trovata è ricaduta su reti neurali addestrate però con un algoritmo chiamato Stochastic Gradient descent L1, algoritmo che riesce ad indurre sparsità all’interno dei pesi della rete stessa, mostrando lo stesso effetto dell'utilizzo della regressione LASSO.
Questo sulla base del fatto che se usate come modello lineare in un problema di regressione, i pesi risultano direttamente collegati al concetto di causalità tra serie temporali. Per questa ragione l’attività del mio secondo anno di dottorato si è concentrata sul testing di reti neurali per la stima delle relazioni causali tra diverse serie temporali con particolare attenzione a quelle derivanti da dati EEG. L’attività è stata divisa in due task principali:
TASK 1: Testare, su dati EEG simulati, reti neurali artificiali (ANNs)
OBIETTIVO: definire, implementare e testare la struttura di una ANN ed effettuare un confronto delle loro performance con i metodi di regressione penalizzate (LASSO ed Elastic-Net), nel caso di scarsa quantità di dati a disposizione per il processo di stima. 
METODI: la struttura della rete prevede uno strato di ingresso ed uno di uscita senza nessuno strato nascosto ed una funzione di attivazione lineare. Questo garantisce l’equivalenza tra una ANN ed un modello lineare multivariato estensivamente utilizzato per problemi riguardanti gli studi di causalità. Al fine di quantificarne le performance, è stato condotto uno studio di simulazione al variare della quantità di dati, 
PRINCIPALI RISULTATI: I risultati dello studio di simulazione effettuato hanno mostrato come le ANNs riescano a produrre una stima significativamente non diversa da quelle ottenute con metodi di regressione penalizzata,  ma con dei tempi computazionali più bassi anche di 40s in taluni casi [3]-[4].
TASK 2: testare su dati EEG reali ANNs e regressione LASSO 
OBIETTIVO: testare ANNs e regressione LASSO, su dati EEG reali acquisiti durante un compito di immaginazione motoria della mano destra in 10 soggetti sani.
METODI: I dati sono stati divisi in 180 trial di immaginazione della mano destra e 180 di rest (non effettuare nessun compito).Le reti neurali e la regressione LASSO, sono stati utilizzati per la stima dei parametri auto regressivi (rappresentati dai pesi nel caso della rete) per ogni singolo trial di immaginazione motoria e per ogni soggetto. Successivamente, sono stati proiettati nel dominio della frequenza. Questa informazione è stata usata per valutare la capacità di discriminare tra due diversi task con features derivanti da un’analisi di causalità portata a termine con LASSO o con ANNs. In questo task sono stati testati diversi classificatori (Neural Net, Linear discriminant analysis, Logistic regression, Support vector machine). 
PRINCIPALI RISULTATI: i risultati di questo studio hanno messo in evidenza due aspetti fondamentali: 1) Sia la regressione LASSO che le ANNs, hanno mostrato performance di classificazione maggiori nelle bande che interessano il fenomeno dal punto di vista fisiologico (alpha e beta). 2) Tra loro esiste tuttavia una differenza significativa a favore della regressione LASSO che ha mostrato performance migliori nel riconoscimento di pattern fisiologici [5].
 
Pubblicazioni:
[1] Y. Antonacci, J. Toppi, A. Pietrabissa, F. Cincotti, D.Mattia, L. Astolfi, "How does multicollinearity affect brain connectivity estimation? A simulation study based on penalized regression techniques," Sixth National Congress of Bioengineering, Milan, IT, 2018.
[2] Y. Antonacci, J. Toppi, A. Pietrabissa, D. Mattia, L. Astolfi, "Toward estimation of brain connectivity as a new feature for BCI applications," 7th International BCI Meeting, Pacific Grove, CA, pp. 149-150, 2018.
[3] Y. Antonacci, J. Toppi, A. Pietrabissa, D.Mattia, L. Astolfi, "The estimation of Granger causality on single EEG trials by means of penalized regressions" Annual meeting of Organization of Human Brain Mapping (OHBM), Rome, IT, 2019.
[4] Y. Antonacci, J. Toppi, D. Mattia, A. Pietrabissa, L. Astolfi, "Single-trial Connectivity Estimation through the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator", 2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Berlin, DE, 2019. DOI: 10.1109/EMBC.2019.8857909
[5] Y. Antonacci, J. Toppi, D. Mattia, A. Pietrabissa, L. Astolfi, "Estimation of brain connectivity through Artificial Neural Networks", 2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Berlin, DE, 2019. DOI: 10.1109/EMBC.2019.8856585
 
 
-- ROSSI MIRKO --
L'attività nel corso dell'anno è stata svolta presso l'Istituto Superiore di Sanità. Il centro di riferimento dell'Istituto è il TISP (Tecnologie Innovative per la Salute Pubblica), il cui direttore, e supervisore esterno del sottoscritto, è il Dottor Mauro Grigioni.
 
Attività formative:
Titolo: Advances in Bioengineering
Date: 3,5,6/06/2019; 9,18,20/09/2019
Durata: 18 ore
Docenti: Febo Cincotti, Laura Astolfi
Sede: Dipartimento di Ingegneria Informatica Automatica e Gestionale Antonio Ruberti, Sapienza Università di Roma
CFU: 6
Titolo: Neuroscienze industriali
Date: dal 24-09-2018 al 21-12-2018
Durata: circa 90 ore
Docente: Laura Astolfi
Sede: Facoltà di Ingegneria Civile e Industriale, Sapienza Università di Roma
CFU: 9
Titolo: Measurements for Mechanical Systems and Industry
Date: dal 25-02-2019 al 31-05-2019
Durata: circa 60 ore
Docente: Eduardo Palermo
Sede: Facoltà di Ingegneria Civile e Industriale, Sapienza Università di Roma
CFU: 6
Titolo: Metodologie di programmazione
Date: dal 25-02-2019 al 31-05-2019
Durata: circa 90 ore
Docente: Pietro Cenciarelli
Sede: Dipartimento di Informatica, Sapienza Università di Roma
CFU: 9
 
Attività di ricerca:
RIABILITAZIONE COGNITIVO-MOTORIA CON REALTÀ AUMENTATA E REALTÀ MISTA
Diversi studi hanno dimostrato che la stimolazione per mezzo della Realtà Virtuale (VR) migliora le funzioni sociali, cognitive, sensori-motorie ed emotive di individui fragili o disabili mirando ad allenare le abilità di pianificazione ed organizzazione. Una delle limitazioni associate alla VR è l'occlusione dell'ambiente esterno. 
La Realtà Aumentata (AR), invece, risulta più user-friendly poichè non isola l'utente dall'ambiente esterno. Inoltre, proprio per tale caratteristica, l'AR consente di unire esercizi cognitivi con l'attività fisica. È stato dimostrato che la dimensione e la durata nel tempo dell'effetto del trattamento terapeutico sono superiori rispetto a quelle relative al solo intervento cognitivo.
Per verificare l'efficacia del trattamento riabilitativo supportato da VR ho potuto partecipare ai lavori dell’Unità Istituto Superiore di Sanità nell’ambito della ricerca finalizzata guidata dall’Istituto Auxologico di Milano, che dispone di una CAVE per la riabilitazione di pazienti con impairment di tipo cognitivo.
Per poter realizzare soluzioni riabilitative di AR utili per pazienti fragili o disabili, ho dovuto preliminarmente realizzare un setup hardware/software che mi permettesse di sviluppare applicazioni informatiche in un ambiente di sviluppo compatibile con gli hardware selezionati presso il centro TISP (AR Epson Glass; Mixed Reality Hololens, Microsoft).
Dunque, ho creato dei protocolli riabilitativi che sfruttano la AR per diverse tipologie di problematiche. In particolare, fornire informazioni suppletive per supportare soggetti affetti da demenza senile [1],[2] e per soggetti aventi impairment di tipo visivo o uditivo [3].
Attualmente, sto preparando uno studio di validazione di usabilità su un sistema di Comunicazione Aumentativa e Alternativa indirizzato a persone (specialmente bambini) che presentano disturbi verbali uniti a impairment motori, che limitano la loro capacità di interagire con dispositivi di uso quotidiano e di impegnarsi in comunicazioni e attività sociali.
Parallelamente, grazie alle capacità di sviluppo software acquisite, ho potuto collaborare alla proposta di soluzioni per la correzione di problematiche comuni, tra le quali ad esempio il text neck. [5], [6], [7], [8]
 
Pubblicazioni:
[1] G. D'Avenio, M. Rossi, M. Grigioni, "An AR-based prototype to deliver memory cues to the cognitively impaired patients", 2018 Frontiers SPOTLIGHT Limitless! Augmentation of Brain Function, Lausanne, Switzerland. Atti del congresso online "https://static1.squarespace.com/static/5a3bd19551a584fadfa9a70c/t/5badf2b47817f756371f06a7/1538126521363/Frontiers-Spotlight-Brochure-2018.pdf", pag 33.
[2] G. D'Avenio, M. Rossi, S. Morelli, M. Grigioni, "Augmented-Reality-Based Cognitive Support In Activities of Daily Living", 2019 3rd ICHEHTMC Proceedings, Rome. Global Clinical Engineering Journal, Special Issue 2, 2019, Chapter 8, pag 112
[3] M. Rossi, G. D'Avenio, S. Morelli, M. Grigioni, "Augmented reality to improve quality of life of people with disability", ATAD Second International Conference  Roma, 19-21 Settembre, 2019. Atti del congresso in corso di pubblicazione
[4] S. Morelli, G. D'Avenio, M. Rossi, M. Grigioni, "Use of health technologies: TAM-Based tools for assessing acceptance by users", ATAD Second International Conference  Roma, 19-21 Settembre, 2019. Atti del congresso in corso di pubblicazione
[5] D. Giansanti, G. Maccioni, M. Rossi, P. Meli, M. Lucentini, A. Spurio, M. Grigioni, R. Simeoni, "Are the smartphone based assistive devices effective to prevent the text neck?" ATAD Second International Conference  Roma, 19-21 Settembre, 2019. Atti del congresso in corso di pubblicazione
[6] Giansanti D, Maccioni G, Rossi M, Luli I, Simeoni R, Grigioni M, "Abuso dello smartphone: proposta di una indagine sui giovani" 2018 Rapporti ISTISAN 18/21, Cap 8 pp 39-43, Istituto Superiore di Sanità, Roma, Editor Giansanti D. e Grigioni M.
[7] Giansanti D, Maccioni G, Rossi M, Luli I, Simeoni R, Grigioni M, "I giovani e lo smartphone: come lo usano e che rapporto hanno?" Notiziario Istituto Superiore Sanità 2019; 32 (9): 8-12.
[8] Giansanti D, Maccioni G, Rossi M, Luli I, Simeoni R, Grigioni M, "Smartphone tra rischi emergenti e problematiche: un'indagine condotta sul cittadino" (2019) Rapporti ISTISAN 19/15 , Cap 2, Istituto Superiore di Sanità, Roma, Editor Giansanti D.
 
 
 
=== CURRICULUM RICERCA OPERATIVA ===
 
Sono iscritti al curriculum di Ricerca Operativa:
- Curia Francesco
- D'agostino Danny
- Giovannelli Tommaso
- Romito Francesco
- Seccia Ruggiero
 
-- CURIA FRANCESCO --
The activity was carried out in the DEPARTMENT OF STATISTICAL SCIENCES, Sapienza.
Studio
 
Attività formative:
" Short course on ROBUST OPTIMIZATION", March 6th 2019 - March 20 th 2019, Dott. Liuzzi,
Prof. Ben-Tal, Dott.ssa Sara Mattia, DIAG, Sapienza, Rome, 5 CFU.
Algorithms and computational models for large-scale data analysis, April 8th - 16th 2019, Dott.
Lattanzi, Dott. Silvestri, DIAG, Sapienza, Rome.
"Passivity, Monotonicity, and Network Optimization: A New Framework for Network Systems
Analysis", 26th June 2019, prof. Daniel Zalazo, University of Roma Tre.
 
Attività di ricerca:
Also this year the research activity was mainly focused on the problems of routing of vehicles, in
particular in the area of Air Traffic Management, on the problems of matching and assignment
problems always linked to transport. The main interests also concern the mathematical methods
of optimization associated with machine learning and their applications to real problems, with a
focus on graph theory. The main topics that will also make up the thesis, will concern
prescriptive analytics related to transport. The work carried out concerned air traffic forecasting
[2], through the use of operational data provided by an important company in the aeronautical
telecommunications sector (SITA); the approach was divided into two steps, first of all the
construction of a statistical model through historical-operational data, and secondly the
optimization on the estimated passenger routes, through the minimization of a quadratic
function, subject to certain management-structural-operational constraints. The work that links
classical optimization to machine learning techniques continues in the second work [1]; in this
case, again in the context of operational data referring to a history on a given airport, the result
was to construct a predictive allocation algorithm. That is, given a bipartite weighted graph,
finding the perfect matching, considering however as an arc, the number of times that particular
flight was assigned to that particular gate. Setting up a machine learning model, based on little
information (no more than 3 features), required the use of a metaheuristic algorithm to solve
the problem, which led to greater performance than the current benchmarks with the use of
classic machine learning techniques. I also worked on a currently submitted article [3] in which I
proposed a heuristic method for an assignment algorithm, on a bipartite weighted graph based
on Boltzmann Restricted Machines.
 
Pubblicazioni:
[1] F. Curia, P. Dell’Olmo et al. "Application of Machine Learning Algorithms in Air Traffic
Management ", In Progess 2017-2018.
[2] F. Curia, P. Dell’Olmo, Technical Report, Mathematical Models for Long-term Planning in
Airport Management, Department of Statistical Sciences, Sapienza- University of Rome 2018.
[3] F. Curia, "Restricted Boltzmann Machine Assignment Algorithm: Application to solve
many-to-one matching problems on weighted bipartite graph", 2019, Submitted Annuals Of
Data Science, https://arxiv.org/abs/1904.13111
 
 
-- D'AGOSTINO DANNY --
L'attività di dottorato è stata svolta per la maggior parte presso l'istituto d'ingegneria del mare CNR-INM, sotto la supervisione del dott.ing Matteo Diez.
 
Attività formative:
1) Robust Optimization, corso dottorato ABRO, 5 crediti, 6-20 Marzo 2019, Docenti: Giampaolo Liuzzi, Sara Mattia, Ahron Ben Tal
 
Attività di ricerca:
L'oggetto dell'attività di ricerca del secondo anno di dottorato si è concentrata sui seguenti due filoni di ricerca:
- Modelli di ordine ridotto per l'ottimizzazione di forma e design multidisciplinare:
Su questo argomento è stato sottomesso un paper dal titolo 'Design-space Assessment and Dimensionality Reduction: An Off-line Approach to Shape Reparameterization for Simulation-based Optimization' alla rivista 'Ocean Engineering (Elsevier)' riguardante l'approccio di dimensionalitiy reduction rispetto a vari tipi di parametrizzazione della geometria (Free form Deformation, Radial Basis Functions, Orthogonal Functions ) per poi eseguire un processo di ottimizzazione globale. L'articolo è in fase di revisione.
Inoltre è in corso d'opera l'estensione dell'analisi considerando parametri fisici oltre alla sola geometria.
- Analisi e interpretazione di dati provenienti da esperimenti di fenomeni fluidodinamici: 
In collaborazione con l'universita George Washington University e il nostro Istituto con oggetto l'analisi, esplorazione ed interpretazione tramite metodi di machine learning di dati ottenuti tramite la Particle Image Velocimetry (PIV). Su questo lavoro è stato sottomesso un abstract (già accettato) per il Symposium of Naval Hydrodynamics del prossimo anno ad Osaka JP.
 
Pubblicazioni:
[1] D. D'Agostino, A.Serani, E. F. Campana, M. Diez, "Deep autoencoder for off-line design-space dimensionality reduction in shape optimization," 2018 AIAA/ASCE/AHS/ASC Structures Structural Dynamics and Materials Conference, Orlando, FL, pp. 1648, 2018.
      Citazioni: 8
[2] D. D'Agostino, A.Serani, M. Diez, "On the combined effect of design-space dimensionality reduction and optimization methods on shape optimization efficiency," 2018 AIAA Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference, Atlanta, GA, pp. 4058, 2018.
      Citazioni: 2
[3] A.Serani, D. D'Agostino, E. F. Campana, M. Diez, "Assessing the interplay of shape and physical parameters by nonlinear dimensionality reduction methods," In Proceedings of the 32st Symposium on Naval Hydrodynamics, Hamburg, DE, 2018.
      Citazioni: 5
[4] D. D'Agostino, A.Serani, E. F. Campana, M. Diez, "Augmented design-space exploration by nonlinear dimensionality reduction methods," In Proceedings of the 4th International Conference on Machine Learning, Optimization and Data science, Volterra, IT, 2018.
      Citazioni: 0
[5] A. Serani, D. Durante, M. Diez, D. D'Agostino, S.Clement,J. Badra, M.Andre M.Habukawa, P.Bardet "PIV data clustering of a buoyant jet in a stratified environment" 2018 AIAA/ASCE/AHS/ASC Structures Structural Dynamics and Materials Conference, San Diego, CA, 2019.
      Citazioni: 1
[6] D. D'Agostino, M.Felli, A. Serani, D. Durante, M. Diez, S.Clement,J. Badra, M.Andre M.Habukawa, P.Bardet, "Observing PIV measurements through the lens of data clustering" In Proceedings of the 33st Symposium on Naval Hydrodynamics, Osaka, JP, 2020.
      Citazioni: sottomesso accettato
[7] D. D'Agostino, A.Serani, M. Diez, "Design-space assessment and dimensionality reduction: An off.line approach to shape reparametrization in simulation based design optimization" Ocean Engineering ,Elsevier, 2020.
      Citazioni: sottomesso accettato
 
 
-- GIOVANNELLI TOMMASO --
L'attività si è svolta al DIAG.
 
Attività formative:
Corsi e scuole di dottorato:
1. Dottorato ABRO - Short course on "Robust Optimization" – dal 06/03/2019 al 20/03/2019 - 16 hours – Prof. G. Liuzzi – Prof. A. Ben-Tal – Prof.ssa S. Mattia
3. "1st AIROYoung PhD School" - dal 26/03/2019 al 28/03/2019 - durata: 20 ore - speaker: Lavinia Amorosi, Nicola Gastaldon, Jamie Fairbrother, Mathieu Tanneau, Teodor Crainic, Endre Boros, Laura Palagi - Sapienza University of Rome
4. Summer school "Optimization, Big Data and Applications" - dal 30/06/2019 al 06/07/2019 - durata: 35 ore - speaker: Andrew Bagdanov, Nicolò Cesa-Bianchi, Miguel Á. Carreira-Perpiñán, Julien Mairal- Veroli, Italy
5. Summer school EURO PhD Summer School "Operational Research for Value-based Health Care" - dal 01/09/2019 al 08/09/2019 - durata: 55 ore - speaker: Sally Brailsford, Carlos Bana e Costa, Erwin Hans, Alec Morton, Martin Utley, Tania Ramos, Ana Vieira - Lisbon, Portugal
Corsi di laurea magistrale:
1. Statistical learning - Prof. Pierpaolo Brutti - 2° semestre dell'anno accademico 2018/2019 - 6 crediti - Sapienza University of Rome 
Seminari e workshop:
1. "Hessian barrier algorithms for linearly constrained optimization problems” - 27/11/2018 - speaker: Mathias Staudigl da Maastricht University, Department of Quantitative Economics, Operation Research and Mathematics Group – DIAG Sapienza Università di Roma 
2. "Multi-agent optimization – a mini-workshop" - 03/12/2018 - speaker: F. Caruso, University of Naples Federico II - L. Mallozzi, University of Naples Federico II  - G. Bigi e M. Passacantando, University of Pisa - M. Ceparano, University of Naples Federico II - J. Morgan, University of Naples Federico II  - R. Messalli, University of Naples Federico II  - S. Sabach, Technion Israel Institute of Technology, Diag Sapienza University of Rome 
3. "Proximal Minimization Algorithms for Nonconvex and Nonsmooth Problems" – seminario - 06/12/2018 -  speaker: Shoham Sabach – Diag Sapienza University of Rome
4. Conferenza DIITET – 21/01/2019 - Area strategica “Matematica applicata” – Sala Convegni CNR Sede Centrale, Piazzale Aldo Moro 7
5. Seminario Siege Perilous di Giorgio Grani - 19/02/2019 - Diag Sapienza University of Rome 
6. Seminario “A beautiful paper” - 22/02/2019 - dalle 11.00 alle 15.00 – Relatori: Prof. Daniele Vigo, Prof.ssa Francesca Guerriero, Prof.ssa Laura Palagi, Prof. Francisco Facchinei, Prof. Fabio Schoen - Università degli studi di Firenze
7. Seminario Siege Perilous della Prof.ssa Laura Palagi - 05/03/2019 - Diag Sapienza University of Rome 
8. Seminario Prof.ssa Gabriele Eichfelder (TU Ilmenau) dal titolo “Handling non-convex or expensive objectives: algorithm for multiobjective optimization without scalarization” - 25/03/2019 - Diag Sapienza University of Rome 
9. "3rd AIROYoung workshop" - dal 28/03/2019 al 29/03/2019 - Sapienza University of Rome
10. Seminario "Distributed Models, Mapreduce and Large Scale Algorithms" - dal 15/04/2019 al 16/04/2019 - Silvio Lattanzi - Diag Sapienza University of Rome 
11. Seminario "Algorand - the truly distributed ledger" - 10/05/2019 - Silvio Micali - Diag Sapienza University of Rome 
12. Seminario "Stitch@Diag" - 15/05/2019 - Diag Sapienza University of Rome 
13. Seminario "Learning, Conjoint Analysis, and Binary Quadratic Optimization" - 11/06/2019 - Prof. Joe Naoum-Sawaya – Diag Sapienza University of Rome 
14. Seminario "A cut generation scheme for binary polynomial optimization problems" - 11/06/2019 - Prof. Bissan Ghaddar - Diag Sapienza University of Rome 
15. Seminario Siege Perilous di Morteza Kimiaei - 17/06/2019 - Diag Sapienza University of Rome 
16. Seminario "Conspicuous by Its Absence: Diagnostic Expert Testing under Uncertainty" - 20/06/2019 - Prof. Tinglong Dai - Diag Sapienza University of Rome 
17. Seminario "On Recent Modifications of Conjugate Gradient Algorithms for Large-Scale Unconstrained Optimization" - 23/07/2019 - Prof. Mehiddin Al-Baali - Diag Sapienza University of Rome 
Conferenze:
1. Winter Simulation Conference 2018 – dal 09/12/2018 al 12/12/2018 - Gothenburg, Sweden 
2. Doctoral Consortium (pre-conference event) e Operational Research Applied to Health Services (ORAHS) Conference 2019 - dal 27/07/2019 al 02/08/2019 - Karlsruhe – Germany
 
Attività di ricerca:
L'attività di formazione durante il secondo anno di dottorato ha riguardato l'approfondimento degli argomenti di ricerca il cui studio è stato avviato nel primo anno. In particolare, sono state studiate tematiche inerenti all'ottimizzazione continua, con particolare interesse verso il campo dell'ottimizzazione non lineare derivative-free e della simulazione ottimizzazione. La scelta degli argomenti sopra citati è dovuta alla possibile implicazione di questi temi di ricerca nello studio di alcuni problemi reali analizzati, che offrono casi di studio da cui partire per lo sviluppo di nuovi approcci metodologici. Tali problemi derivano da una serie di collaborazioni avviate nell'ambito dell'Healthcare Management, che vedono anche il coinvolgimento di aziende ospedaliere romane e di altri enti universitari.
Entrando nel dettaglio dell'attività di ricerca, nella prima parte dell'anno accademico è proseguita la collaborazione finalizzata a studiare i modelli surrogati di tipo Kriging, che possono essere inseriti nel filone della simulazione ottimizzazione in quella che viene chiamata Response Surface Methodology. L'obiettivo è duplice: da un lato si vogliono proporre algoritmi innovativi in grado di gestire problemi di grandi dimensioni, dall'altro si vogliono rendere più efficienti i metodi di ottimizzazione basati su questi modelli.
Per quanto riguarda gli aspetti di ricerca metodologici legati all'ottimizzazione derivative-free e alla simulazione ottimizzazione, il lavoro di cui mi sono principalmente occupato, e che sarà oggetto di futura attività di ricerca, è lo sviluppo di un algoritmo derivative-free per problemi di ottimizzazione nonsmooth mixed-integer bound-constrained basato sull'uso di direzioni primitive. Inoltre, un altro argomento di interesse, e che ancora si trova in uno stadio di ricerca iniziale, è legato alla possibilità di proporre algoritmi per problemi di programmazione nonlineare intera che determinino le direzioni di ricerca in modo da emulare le strategie usate dai metodi per problemi di ottimizzazione continua.   
Dal punto di vista applicativo, algoritmi derivative-free esistenti sono stati adattati per risolvere i problemi di simulazione ottimizzazione che emergono nell'ambito dell’Healthcare Management, in particolare:
-  allocazione di risorse all’interno di due grandi pronto soccorso di Roma: in entrambi i casi, una volta implementati i modelli di simulazione a eventi discreti, opportuni algoritmi di ottimizzazione sono stati applicati per determinare la configurazione del sistema in esame che minimizza i tempi di attesa per la visita medica;
- calibrazione di modelli di simulazione: tali problemi, che molte volte possono essere formulati come problemi di ottimizzazione mixed-integer, hanno l'obiettivo di determinare i valori dei parametri incogniti che garantiscono una maggiore aderenza del modello di simulazione alla realtà;
- stima della distribuzione di probabilità non stazionaria sottostante al processo degli arrivi al pronto soccorso: l'obiettivo è quello di determinare il numero degli intervalli da usare per approssimare il tasso medio di arrivo, che è il parametro della distribuzione non stazionaria scelta per modellare il processo in questione;
- allocazione di risorse all’interno del punto nascita di un ospedale di Roma: tale problema nasce nell'ambito del progetto finanziato dalla Regione Lazio (OPT3COR "OPTimization Citizen Centered Care ORiented") finalizzato a fornire un sistema di supporto alle decisioni per la gestione dell'accesso ai servizi sanitari di supporto alla maternità.
Per quanto riguarda gli articoli scientifici finora realizzati, è stato pubblicato il lavoro [1], realizzato in collaborazione con il Prof. A.A. Juan dell'Universitat Oberta de Catalunya (Barcellona) e presentato dal sottoscritto alla Winter Simulation Conference 2018. Tale lavoro propone un approccio innovativo di simulazione ottimizzazione per la risoluzione di problemi che affrontano contemporaneamente l'allocazione di risorse su una serie di attività e lo scheduling delle stesse in presenza di incertezza nella durata delle attività. Inoltre, è in corso di ultimazione un articolo riguardante lo studio del flusso dei pazienti in un pronto soccorso di un ospedale della regione Marche attraverso lo sviluppo di un modello di simulazione a eventi discreti. In questo lavoro sono proposte analisi di scenario sulla capacità del sistema di fornire ai pazienti una risposta efficace in tempi rapidi, sia in condizioni normali che di grosse emergenze dovute, ad esempio, a calamità naturali. 
Premi:
1. Vincitore del premio per il miglior contributo metodologico e per la miglior prestazione di gruppo ottenuto in occasione della competizione a squadre "The oncological patient pathway along the health system: how to improve it?" organizzata dall'Euro PhD Summer School 2019, svoltasi a Lisbona dal 01/09/2019 al 08/09/2019.
2. Vincitore del premio per la miglior proposta di ricerca nell'ambito dell'Healthcare Management (dal titolo "A simulation-based optimization approach for the improvement of the Emergency Department Management") ottenuto in occasione dell'ORAHS Doctoral Consortium 2019, tenutosi a Karlsruhe dal 27/07/2019 al 28/07/2019.
 
Pubblicazioni:
[1] L. Maccarrone, D. Ferone, T. Giovannelli, J. Panadero, A.A. Juan, "A simheuristic
algorithm for solving an integrated resource allocation and scheduling problem",
in: Proceedings of the 2018 Winter Simulation Conference, Gothenburg, Sweden,
pp. 3340-3351, 2018. DOI: 10.1109/WSC.2018.8632296.
 
 
-- ROMITO FRANCESCO --
DIAG, da 11/2018 - oggi
 
Attività formative:
ABRO Courses:
06-08-13-14-18-20/03/2019
ABRO PhD Course on on Robust Optimization – Giampaolo Liuzzi, Aharon Ben-Tal, Sara Mattia -  DIAG, Università la Sapienza di Roma, Roma.
Followed Workshops, School and  Seminars:
27/11/2018
Hessian barrier algorithms for linearly constrained optimization problems -  Mathias Staudigl Maastricht University, Department of Quantitative Economics, Operation Research and Mathematics Group - DIAG, aula A3, Università la Sapienza di Roma, Roma.
03/12/2018
Multi-agent optimization (A DIAG Mini-Workshop) - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula B203, via Ariosto 25, Roma.
06/12/2018
Proximal Minimization Algorithms for Nonconvex and Nonsmooth Problems – Shoham Sabach - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula B203, via Ariosto 25, Roma.
11/12/2018
Dual subgradient method with averaging for optimal resource allocation - Vladimir Shikhman - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula B203, Roma.
21/01/2019
DIITET Conference – Strategic Area: “Applied Mathematics” – Piazzale Aldo Moro 7, Università la Sapienza di Roma, Roma.
28/01/2019
Learning combinatorial optimization algorithms over graphs – Giorgio Grani - DIAG, SUniversità la Sapienza di Roma, aula B203, via Ariosto 25, Roma.
19/02/2019
Siege Perilous – Giorgio Grani - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma.
22/02/2019
Seminar "A Beautiful Paper" – DINFO, Università degli Studi Firenze.
05/03/2019
Siege Perilous – Laura Palagi - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula B203, via Ariosto 25, Roma.
26-29/03/2019
3rd AIROYoung Workshop + PhD School on "Advanced Methods in Optimization and Data Science" - Dipartimento di Statistica, Università la Sapienza di Roma. 
08-09/04/2019
Neural Natural Language Processing - Dr. Fabrizio Silvestri (Facebook) - DIAG, Università la Sapienza di Roma, Aula Magna, Roma.
16/04/2019
Siege Perilous – Tommaso Giovannelli - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula B203, via Ariosto 25, Roma.
15-16/04/2019
Distributed Models, Mapreduce and Large Scale Algorithms – Silvio Lattanzi (Google Research) - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula B203, Roma.
10/05/2019
Algorand, the Truly Distributed Ledger - Silvio Micali - DIAG, Università la Sapienza di Roma, Aula Magna, Roma.
15/05/2019
STITCH@DIAG - DIAG, Università la Sapienza di Roma, Aula Magna, via Ariosto 25, Roma
27/05/2019
Algorithmic Bias and Ethics of ML systems - Francesco Bonchi (ISI & Eurecat), Carlos Castillo (UPF) & Chris Schwiegelshohn (Sapienza) - DIAG, SUniversità la Sapienza di Roma, aula B203, Roma.
27/05/2019
Modelli e algoritmi per il controllo del traffico ferroviario – Leonardo Lamorgese, Carlo Mannino (OPTRAIL) - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula A4, Roma.
10/06/2019
Linear Complementarity Problems: Applications, Formulations and Algorithms - Joaquim Judice - DIAG, Università la Sapienza di Roma, Aula Magna, Roma
11/06/2019
Learning, Conjoint Analysis, and Binary Quadratic Optimization - Joe Naoum-Sawaya - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula A4, Roma
11/06/2019
A cut generation scheme for binary polynomial optimization problems - Bissan Ghaddar - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula A4, Roma
17/06/2019
Siege Perilous – Morteza Kimiaei - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula B203, Roma.
30/06/2019 - 06/06/2019
OBA Summer School - Optimization, Big data and Applications - Veroli, Italia. 
18/07/2019
Impact of Network Configuration on High-Speed Rail Adoption and Development - Tiziana D’Alfonso - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula A7, Roma.
23/07/2019
On Recent Modifications of Conjugate Gradient Algorithms for Large-Scale Unconstrained Optimization – Prof. Mehiddin Al-Baali - DIAG, Università la Sapienza di Roma, aula A3, Roma.
03/08/2019 - 04/08/2019
Summer School - Large scale and PDE constrained optimization, Optimization and Machine Learning - Technical University (TU) of Berlin,  Germany.
 
Attività di ricerca:
L'attività di ricerca annuale è stata inquadrata sull'ottimizzazione senza derivate continua e discreta. L'attenzione è stata rivolta agli avanzamenti nello studio e nello sviluppo degli algoritmi intrapresi al primo anno. In aggiunta è stato intrapreso lo studio e l'implementazione un'originale tecnica di trasformazione non lineare dello spazio delle variabili.
1) Avanzamento nello studio e implementazione di tecniche  di ottimizzazione basate su modelli analitici surrogati di tipo Kriging. L'attenzione è stata rivolta ad introdurre nuove tecniche di campionamento dello spazio ammissibile a supporto della costruzione del modello surrogato. In particolare sono state indagate tecniche di clustering e tecniche di ottimizzazione globale basate su algoritmi genetici modificati ed algoritmi deterministici di partizionamento.
2) Studio e sviluppo di trasformazioni non lineari dello spazio di stato. Tali trasformazioni possono essere inserite in qualunque tipo di algoritmo iterativo di ottimizzazione globale ed in base agli obiettivi, permettono di contrarre e/o espandere localmente lo spazio ammissibile facilitando la ricerca dell'ottimo globale.
 
Pubblicazioni:
[1] A. Credo, A. Cristofari, S. Lucidi, F. Rinaldi, F. Romito, M. Santececca, and M. Villani, "Design optimization of synchronous reluctance motor for low torque ripple" In: Dell'Amico M., Gaudioso M., Stecca G. (eds) A View of Operations Research Applications in Italy, 2018. AIRO Springer Series, vol 2. Springer, Cham
DOI:  https://doi.org/10.1007/978-3-030-25842-9_5
[2] G. Bernabei, F. Costantino, L. Palagi, R. Patriarca, F. Romito "An integer black-box optimization model for repairable spare parts management in multi-item systems " 
Sottomesso al Journal : Computers & Operations Research
 
 
-- SECCIA RUGGIERO --
- DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INFORMATICA, AUTOMATICA E GESTIONALE: dal 1/11/2018 al 4/2/2019 e dal 28/6/2019 al 4/8/2019 sotto la supervisione di Laura Palagi
- UNIVERSITY OF WISCONSIN, Madison, USA: dal 5/2/2019 al 28/6/2019 sotto la supervisione di Stephen Wright e Laura Palagi
- IBM R&D-Data Science Elite Team, Monaco di Baviera, Germania:  dal 5/8/2019 al ongoing sotto la supervisione di Gianmaria Leo
 
Attività formative:
- Theoretical Foundations of Machine Learning (CS/ECE 861). University of Wisconsin - Madison. Periodo: Spring 2019 . Instructor: Xiaojin (Jerry) Zhu
- Nonlinear Optimization II  (CS7301). University of Wisconsin - Madison. Periodo: Spring 2019 . Instructor: Stephen Wright
- Institute for Foundation of Data Science (IFDS) lectures. University of Wisconsin - Madison. Periodo: Spring 2019
- Summer school on Optimization, Big Data and Application. Veroli (VT). Periodo: dal 30/6/2019 al 6/7/2019
 
Attività di ricerca:
L'Attività di ricerca svolta durante l'anno accademico 2018-2019 si è focalizzata sui seguenti temi:
- Algoritmi decomposti per ottimizzazione per reti neurali profonde: sfruttando la struttura a strati delle reti neurali sono stati definiti algoritmi di ottimizzazione di tipo batch e minibatch in grado di velocizzare l'ottimizzazione di tali modelli. Il lavoro è stato sottomesso alla rivista "Journal of Global Optimization" ed è attualmente sotto revisione
- Applicazione di tecniche di Machine Learning in ambito di personalized Healthcare. Grazie ad una collaborazione che ha visto la partecipazione di medici, fisiologi, fisici ed ingegneri dell'università La Sapienza di Roma, è stato definito un modello in grado di  prevedere nei malati di sclerosi multipla la transizione dalla fase Relapsing-Remitting, fase lieve della malattia, alla fase Secondary-Progressive, fase più aggressiva e complicata da trattare a livello clinico. Il lavoro è stato sottomesso alla rivista "PLOS ONE" ed è attualmente sotto revisione
- Definizione di un nuovo termine di regolarizzazione per ridurre l'overfitting in caso di metodi di Machine Learning overparametrizzati, ossia quando il numero dei parametri da stimare è superiore al numero dei dati in input. Partendo dalle ultime scoperte relative alle proporietà di generalizzazione delle reti neurali overparametrizzate, si è definito un termine di regolarizzazione che, penalizzando le derivate seconde dello stimatore, permette di controllare la smoothness della funzione stimata riducendo il fenomeno oscillatorio che usualmente compare in caso di overfitting. Tale termine di penalità è stato applicato a problemi di fitting tramite polinomi di Lagrange. Il termine di regolarizzazione risulta ridurre notevolmente l'overfitting degli stimatori nel caso overparamettrizzato. Tuttora si sta lavorando per capire a livello teorico le proprietà indotte sul modello da questo nuovo termine di regolarizzazione introdotto.
- Introduzione di una nuova formulazione di un problema di scheduling stocastico. Lo studio si sta focalizzando su problemi di scheduling dove si vuole minimizzare la durata complessiva di un progetto formato da vari task la cui durata può essere stimata tramite una distribuzione di probabilità. I task sono legati tramite relazioni di tipo FF (Finish to Finish), ossia un task non può finire se le sue dipendenze non sono state completate. In tal scenario, mi sto focalizzando su una formulazione del problema in grado di trovare un equilibrio tra due diverse esigenze: esigenza di minimizzare la durata complessiva del progetto, avversione al rischio da parte di chi programma i task.
 
Pubblicazioni:
Lavori pubblicati:
[1] F. Foglino, M. Leonetti, S. Sagratella, R. Seccia "A Gray-Box Approach for Curriculum Learning", WCGO 2019: Optimization of Complex Systems: Theory, Models, Algorithms and Applications pp 720-729, DOI: 10.1007/978-3-030-21803-4_72
Lavori sottomessi:
[2] L. Palagi, R. Seccia " Block Layer Decomposition schemes for training Deep Neural Networks", Journal of Global Optimization
[3] R. Seccia, D. Gammelli, F. Dominici, S. Romano, A.  Landi, M. Salvetti, A. Tacchella, A. Zaccaria, A. Crisanti, F. Grassi, L. Palagi  "Considering patient clinical history impacts performance of machine learning models in predicting course of multiple sclerosis", PLOS ONE
 
 
 
 
==== CICLO 34 =======================
 
 
 
=== CURRICULUM AUTOMATICA ===
 
Sono iscritti al curriculum di Automatica:
- Elobaid Mohamed Babiker Mohamed
- Germanà Roberto
- Ilgrande Andrea
- Tarantos Spyridon
- Turrisi Giulio
 
-- ELOBAID MOHAMED BABIKER MOHAMED --
DIAG Sapienza
 
Attività formative:
Robust Optimization: March 6,2019 - March 20,2019. ABRO courses, G. Liuzzi, A. Ben Tal, S.
Mattia.
Model predictive control: March 27,2019 - April 2 ,2019. Alberto Bemporad.
Advances on Bioengineering 1: June 3,2019 - June 6,2019. ABRO courses, Laura Astolfi.
Model reduction by moment matching: July 15,2019 - July 20,2019. Alessandro Astolfi.
intelligent collaborative robotics: July 15,2019 - July 20,2019. Paalo Rocco.
Advances on Bioengineering 1: Sept 13,2019 - Sept 20,2019. ABRO courses, Febo Cinotti.
 
Attività di ricerca:
Nonlinear multirate sampling and model predictive control:
The objective set for the first year was to:
1- Familiarize with the context of sampled data control and multirate MR sampling
methodologies,
2- Define the state of art with respect to nonlinear MPC
3- See how multirate sampling can help tackle some of the possible issues arising in NMPC due
to the use of sampled data models for prediction.
This last paint was set, in the beginning for when the NMPC prablem is an unconstrained one, in
which case whenever the prediction and control horize coincide one runs into possible
instability issues pertaining to the inversion of a, by construction, nonminimum phase sampled
data model, which suggests two possible ways to utilize multirate sampling:
A- In the implementation level: Use of MR equivalent model for prediction rather than the
single rate equivalent model in the NMPC problem formulation mitigates the possible internal
stability issues without the need for terminal penalties and/or constraints. An existance result
for the class of nonlinear systems with well defined relative degree was presented in 11th IFAC
symposium for Nonlinear Control Systems 2019 [1], as well as extentions to the so called
one-chained forms that admit a finite sampled data equivalent model.
B- In the trajectories planning level: by ensuring, through multirate planning, the
availability of a priori admissible references to the typical NMPC problem (without terminal
penalties and contraints), one is confering a feedback nature to the MR contral in the
sub-intervals, adding robustness properties. A preliminary presentation of such planning and
control scheme is to be submitted to the IFAC World Congress [2].
Partially minimum phase systems:
The objective was to extend the results previously obtained, pertaining to SISO systems to the
general case of MIMO nonlinear systems, and apply those ideas to solving both the problem of
\/O feedback linearization with stability and disturbance decoupling with stability, both in
continous and sampled data settings. A preliminary presentation of the obtained results is to be
submitted to the IFAC World Congress [3].
 
Pubblicazioni:
Accepted:
[1] Mohamed Elobaid, Mattia Mattioni, Salvatore Monaco, Dorothee Normand-Cyrot, “On
unconstrained MPC through multirate sampling”, IFAC Papers Online, Proceedings of the 11th
IFAC symposium for Nonlinear Control Systems, Vienna, 2019.
On going:
[2] Mohamed Elobaid, Mattia Mattioni, Salvatore Monaco, Dorothee Normand-Cyrot,
“Sampled-data tracking through model predictive contro! and multirate planning", To be
submitted, 20th IFAC sWorld Congress.
[3] Mohamed Elobaid, Mattia Mattioni, Salvatore Monaco, Dorothee Normand-Cyrot, “On
partially minimum phase systems: extensions and applications", To be submitted, 20th IFAC
sWorld Congress
 
 
-- GERMANÀ ROBERTO --
L'attività di ricerca è stata svolta interamente presso il DIAG
Studio
 
Attività formative:
ABRO PhD course on "Robust Optimization", DIAG, Marzo 6-20/2019 - 5 crediti
 
Attività di ricerca:
In questo primo anno di dottorato ho concentrato le mie attività di ricerca nei seguenti ambiti:
- Studio dei paradigmi e delle metriche di sicurezza e loro estensione ai sistemi ciberfisici;
- Studio e realizzazione di algoritmi di ottimizzazione volti alla massimizzazione del livello di
sicurezza dei sistemi ciberfisici;
- Studio e sviluppo di algoritmi di controllo ottimo e robusto per sistemi di generazione,
trasporto e distribuzione dell'energia elettrica;
- Studio e sviluppo di algoritmi di controllo ottimo distribuito per la ricarica dei veicoli elettrici;
- Studio e sviluppo di algoritmi di controllo basati sull'intelligenza artificiale per la ripartizione
del traffico e la selezione di reti nell'ambito delle tecnologia 5G.
 
Pubblicazioni:
[1] A. Giuseppi, A. Tortorelli, R. Germanà, F. Liberati, A. Fiaschetti, "Securing cyber-physical
systems: An optimization framework based on OSSTMM and genetic algorithms," 2019 27th
Mediterranean Conference on Control and Automation (MED), Akko, Israel, pp 50-56, 2019 DOI:
10.1109/MED.2019.8798506
[2] A. Di Giorgio, A. Giuseppi, R. Germanà and F. Liberati, "Decentralised Model Predictive
Control of Electric Vehicles Charging", 2019 IEEE International Conference on Systems, Man
and Cybernetics (SMC), Bari, Italy, 2019 (Presentato il 09/10/2019)
[3] R.Germanà, A. Giuseppi, A. Pietrabissa, A. Di Giorgio, "Ensuring the Stability of Power
Systems Against Dynamic Load Altering Attacks: A Robust Control Scheme Using Energy Storage
Systems", 2020 European Control Conference, Saint Petersburg, Russia, May 2020
12‑15,
(Sottomesso)
[4] A. Giuseppi, A. Pietrabissa, F. Liberati, R. Germanà, F. Delli Priscoli, "Traffic Steering and
Network Selection in 5G Networks based on Reinforcement Learning", 2020 European Control
Conference, Saint Petersburg, Russia, May 2020 (Sottomesso)
12‑15,
 
 
-- ILGRANDE ANDREA --
DIAG
 
Attività formative:
ABRO course on ROBUST OPTIMIZATION 5 c.f.u, 03/2019
ABRO course on ADVANCES IN BIOENGINEERING 5 c.f.u, 06/2019 - 09/2019
ADVANCED SPACECRAFT CONTROL 6 c.f.u, Laurea a Statuto Speciale in Ingegneria Aerospaziale (Prof. Fabio Celani)
 
Attività di ricerca:
L' Attività di ricerca si è concentrata sullo studio di applicazioni della teoria di controlli in ambito aerospazio. Nel particolare il tema del controllo di assetto per lanciatori durante le prime fasi di volo mediante tecniche di controllo robusto, in frequenza e nello spazio di stato.
 
 
-- TARANTOS SPYRIDON --
For the whole year, my activity took place at DIAG.
 
Attività formative:
Master Courses:
- System Identification and Optimal Control (Module 1: Optimal Control), 25 September 2018 – December 2018, prof. Daniela Iacoviello, DIAG, 4 CFU
- Elective in Robotics, Control Problems in Robotics, (Module: Underactuated Robots), 13 November 2018 – 20 December 2018, prof. Leonardo Lanari and prof. Giuseppe Oriolo, DIAG, 3 CFU
- Nonlinear Systems and Control, September 2018 - December 2018 and February 2019 - May 2019, prof. Salvatore Monaco, DIAG, 12 CFU
Courses Given By Other Institutes:
- Model Predictive Control, 27 March 2019 – 2 April 2019, prof. Alberto Bemporad, IMT School for Advanced Studies, 20 hours
Online Courses:
- Convex Optimization, September 2018 – December 2018, prof. Stephen Boyd, Online Platform Stanford University, 20 hours 
Summer Schools:
- SIDRA 2019 PhD Summer School (courses: Model Reduction by Moment Matching for Linear and Nonlinear Systems, Intelligent Collaborative Robotics), 14 July 2019 – 20 July 2019, prof. Paolo Rocco, prof. Andrea Maria Zanchettin and prof. Alessandro Astolfi, Bertinoro University Residential Centre, 40 hours
ABRO Courses:
- Robust Optimization, 6 March 2019 – 20 March 2019, prof. Giampaolo Liuzzi, prof. Aharon Ben-Tal and prof. Sara Mattia, DIAG, 5 CFU
- Advances in Bioengineering, 3 June 2019 – 6 June 2019 and 9 September 2019 – 13 September 2019, prof. Laura Astolfi and prof. Febo Cincotti, DIAG, 5 CFU
 
Attività di ricerca:
The general field of my research is motion planning for mobile manipulators. During this year, most of my time was invested in enriching my knowledge in the field of robotics and control, in general, and motion planning, in particular, mainly targeted for the case of mobile manipulators. I mainly dedicated in getting familiar with the literature related to my research field, the state of the art and pinpoint the potential contributions. 
More specifically, I initially investigated the use of sampling based methods as a tool to deal with the motion planning problem for the mobile manipulator. Subsequently, I deeply investigated the introduction of optimality criteria in the generated motion. As a result, I concentrated more on the use of techniques for optimal trajectory generation, leading me to get involved with numerical methods for the solution of optimal control problems. Under this prism, I included in my research the use of Model Predictive Control for the generation and execution of optimal trajectories in real time. 
At the moment, my research is directed in the use of numerical optimization methods within the MPC framework for generating and executing optimal trajectories, for the mobile manipulator, using its dynamic model. The method has already been tested on a simple mobile manipulator model and it gave promising results.
 
 
-- TURRISI GIULIO --
La mia attività di ricerca è stata sostenuta interamente a Roma, al DIAG.
 
Attività formative:
Corsi Master:
- Nonlinear Systems and Control, September 2018 - December 2018 and February 2019 - May 2019, prof. Salvatore Monaco, DIAG, 12 CFU
- Ottimizzazione dei Sistemi Complessi,  September 2018 - December 2018, prof Liuzzi, DIAG, 6 CFU
Corsi esterni:
- Model Predictive Control, 27 March 2019 – 2 April 2019, prof. Alberto Bemporad, IMT School for Advanced Studies, 20 hours
Corsi ABRO:
- Robust Optimization, 6 March 2019 – 20 March 2019, prof. Giampaolo Liuzzi, prof. Aharon Ben-Tal and prof. Sara Mattia, DIAG, 5 CFU
- Advances in Bioengineering, 3 June 2019 – 6 June 2019 and 9 September 2019 – 13 September 2019, prof. Laura Astolfi and prof. Febo Cincotti, DIAG, 5 CFU
 
Attività di ricerca:
La mia attività di ricerca ha compreso lo studio e lo sviluppo di idee che prevedessero la coesistenza di tecniche di Machine Learning in problemi di controllo e planning. 
Per quanto riguarda [1], è stata presentata una tecnica di learning di modello per manipolatori, con la quale è possibile svolgere un task assegnato e contestualmente imparare e compensare la differenza di modello presente tra robot reale e modello nominale, senza la necessità di usare e di avere sensori di forza.
Un secondo lavoro ha compreso lo studio di tecniche di Reinforcement Learning (RL) da abbinare all'uso di un non linear model predictive control, il cui compito è quello di poter modificare la policy generata affinché vincoli aggiuntivi sullo stato possano essere imposti, poichè non imponibili a priori durante la procedura di learning, portando a termine comunque il task assegnato.
Un terzo lavoro, in via di sviluppo, è invece basato sul problema del Motion Planning, dove incertezze sul movimento degli ostacoli possono portare velocemente ad invalidare il piano generato. Qui, tecniche di predizione sono state sviluppate per potere tenere conto del loro moto, e tecniche RL sono adoperate per poter risolvere velocemente il problema del replanning.
 
Pubblicazioni:
[1] M. Capotondi, G. Turrisi, C. Gaz, V. Modugno, G. Oriolo, A. De Luca, "An online learning procedure for feedback linearization control without torque measurements", 2019 Conference of Robot Learning (CoRL), Osaka, Japan, 30 October 2019 - 1 November 2019
 
 
 
=== CURRICULUM BIOINGEGNERIA ===
 
Sono iscritti al curriculum di Bioingegneria:
 
 
=== CURRICULUM RICERCA OPERATIVA ===
 
Sono iscritti al curriculum di Ricerca Operativa:
- Boresta Marco
- Croella Anna Livia
- Salgado Esteban
- Tronci Edoardo Maria
 
-- BORESTA MARCO --
DIAG - Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale "Antonio Ruberti"
 
Attività formative:
ABRO Courses:
06-08-13-14/03/2019
ABRO PhD Course on on Robust Optimization – Giampaolo Liuzzi and Aharon Ben-Tal- DIAG, Sapienza University of Rome, via Ariosto 25, Roma. 5 CFU
03-05-06/06/2019
ABRO PhD Course on Advances in Bioengineering – Laura Astolfi – DIAG, Sapienza University of Rome, via Ariosto 25, Roma. 5 CFU
09-18-20/09/2019
ABRO PhD Course on Advances in Bioengineering (part II) – Febo Cincotti – DIAG, Sapienza University of Rome, via Ariosto 25, Roma. 5CFU
Followed Workshops and Seminars:
21/11/2018
Going Off the Deep End with Deep Learning - Richard Baraniuk, Rice University – Sala Riunioni DIET, Via Eudossiana 18, Roma
27/11/2018
Hessian barrier algorithms for linearly constrained optimization problems -  Mathias Staudigl Maastricht University, Department of Quantitative Economics, Operation Research and Mathematics Group - Aula A3, Via Ariosto 25, Roma
03/12/2018
Multi-agent optimization (A DIAG Mini-Workshop) - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
06/12/2018
Proximal Minimization Algorithms for Nonconvex and Nonsmooth Problems – Shoham Sabach - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
11/12/2018
Dual subgradient method with averaging for optimal resource allocation - Vladimir Shikhman - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
21/01/2019
DIITET Conference – Strategic Area: “Applied Mathematics” – Piazzale Aldo Moro 7, Rome
28/01/2019
Learning combinatorial optimization algorithms over graphs – Giorgio Grani - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
19/02/2019
Siege Perilous – Giorgio Grani - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
22/02/2019
Seminar "A Beautiful Paper" – DINFO, Università degli Studi Firenze
05/03/2019
Siege Perilous – Laura Palagi - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
08-09/04/2019
Neural Natural Language Processing - Dr. Fabrizio Silvestri (Facebook) - DIAG, Sapienza University of Rome, Aula Magna, via Ariosto 25, Roma
16/04/2019
Siege Perilous – Tommaso Giovannelli - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
15-16/04/2019
Distributed Models, Mapreduce and Large Scale Algorithms – Silvio Lattanzi (Google Research) - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
10/05/2019
Algorand, the Truly Distributed Ledger - Silvio Micali - DIAG, Sapienza University of Rome, Aula Magna, via Ariosto 25, Roma
10/05/2019
Workshop Data Management and Integration for Personalized Medical Treatment – Riccardo Rosati, Maurizio Lattanzi, Antonella Poggi, Sebastiano Filetti – Sapienza Information Technology Innovation Center for Health – STITCH, Edificio di Anatomia umana, via Alfonso Borelli 50, Roma
15/05/2019
STITCH@DIAG - DIAG, Sapienza University of Rome, Aula Magna, via Ariosto 25, Roma
27/05/2019
Algorithmic Bias and Ethics of ML systems - Francesco Bonchi (ISI & Eurecat), Carlos Castillo (UPF) & Chris Schwiegelshohn (Sapienza) - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
10/06/2019
Linear Complementarity Problems: Applications, Formulations and Algorithms - Joaquim Judice - DIAG, Sapienza University of Rome, Aula Magna, via Ariosto 25, Roma
11/06/2019
Learning, Conjoint Analysis, and Binary Quadratic Optimization - Joe Naoum-Sawaya - DIAG, Sapienza University of Rome, room A4, via Ariosto 25, Roma
11/06/2019
A cut generation scheme for binary polynomial optimization problems - Bissan Ghaddar - DIAG, Sapienza University of Rome, room A4, via Ariosto 25, Roma
17/06/2019
Siege Perilous – Morteza Kimiaei - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
20/06/2019
Conspicuous by Its Absence: Diagnostic Expert Testing under Uncertainty - Tinglong Dai (Johns Hopkins University) - DIAG, Sapienza University of Rome, room A3, via Ariosto 25, Roma
18/07/2019
Impact of Network Configuration on High-Speed Rail Adoption and Development - Tiziana D’Alfonso - Room A7 - via Ariosto 25, Roma
 
Attività di ricerca:
Approfondimento della struttura e del processo di addestramento di Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network e Long-Short-Term-Memories Networks.
Studio teorico e parziale implementazione di un nuovo algoritmo per stimare il gradiente di una funzione.
Prima analisi delle performance di questo algoritmo rispetto ai metodi già esistenti in diversi scenari, tra cui situazioni in cui il campionamento della funzione è affetto da errore.
Applicazione di apprendimento supervisionato (image recognition) ad un problema di incremento della qualità di un processo produttivo, presentato all’AIROYoung 2019 a Roma, a BigDat2019 a Cambridge e sulla quale un articolo è in via di preparazione.
 
 
-- CROELLA ANNA LIVIA --
Roma, 01/11/2018 - in corso
DIAG - Dipartimento di Ingegneria Informatica Automatica e Gestionale "Antonio Ruberti"
Roma, 01/01/2019 - in corso
supervisore esterno: Paolo Ventura
IASI - Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica "Antonio Ruberti"
 
Attività formative:
Seminario "Going Off the Deep End with Deep Learning" - 21/11/2018, DIET, R. Baraniuk, 1h
Seminario "Hessian barrier algorithms for linearly constrained optimization problems" - 27/11/2018, DIAG, Mathias Staudigl, 1h
Seminario "Proximal Minimization Algorithms for Nonconvex and Nonsmooth Problems" - 6/12/2018, DIAG, Shoham Sabach, 1h
Seminario "Dual subgradient method with averaging for optimal resource allocation" - 11/12/2018, DIAG, Vladimir Shikhman, 1h
Conferenza DIITET dell'Area Strategica "Matematica" - 21/01/2019, Sala Convegni del CNR, Roma, 8h
Seminario Siege Perilous di Giorgio Grani - 19/02/2019, DIAG, G. Grani, 1h
Seminario “A beautiful paper” - 22/02/2019, Università degli studi di Firenze, D. Vigo, PF. Guerriero, L. Palagi, F. Facchinei, F. Schoen, 4h
Seminario Siege Perilous della Prof.ssa Laura Palagi- 05/03/2019, DIAG, L. Palagi, 1h
ABRO PhD course on “Short Course on Robust Optimization" - 06,08,13,14,18,20/03/2019, G. Liuzzi, S. Mattia, A. Ben-Talh, DIAG, 16 h, 5 CFU
Seminario "Handling non-convex or expensive objectives: algorithm for multiobjective optimization without scalarization" - 25/03/2019, G. Eichfelder, DIAG, 1 h
1st AIROYoung PhD School and the 3rd AIROYoung Workshop\Advanced Methods in Optimization and Data Science", 26-29/03/2019, Rome, 6 CFU
Seminario "Algorand, the Truly Distributed Ledger" - 10/05/2019, DIAG, Silvio Micali,1h
Workshop "Data Management and Integration for Personalized Medical Treatment" – 
10/05/2019, Edificio di Anatomia Umana, R. Rosati, M. Lattanzi, A. Poggi, S. Filetti, 3h
Seminario MORE@DIAG: Algorithmic Configuration By Learning And Optimization - 17/05/2019, DIAG, Gabriele Iommazzo, 1h
Seminario Stitch@Diag - 15/05/2019, DIAG, 4h
Seminario "Modelli e algoritmi per il controllo del traffico ferroviario" – 27/05/2019, DIAG, L. Lamorgese, C. Mannino, DIAG, 2h
Workshop "Training Course on Railway Optimization" - 30/05/2019, Roma Tre University, Prof. D’Ariano, 3h
ABRO PhD course on “Advances in Bioengineering" (part I) - 3, 5, 6/06/2019, L.Astolfi, 9h, Rome, 5 CFU
Seminario “Digital Therapeutics for Person-Centric Healthcare” - 04/06/2019, Edificio di Anatomia Umana, A. Anagnostopoulos, I. Chatzigiannakis, A. Vitaletti, M. Maranghi, 3h
Seminario "Linear Complementarity Problems: Applications, Formulations and Algorithms" - 10/06/2019, DIAG, J.Judice, 1h
Seminario "Conspicuous by Its Absence: Diagnostic Expert Testing under Uncertainty" - 20/06/2019, DIAG, T. Dai, 1h
1st MINOA PhD School "Mixed Integer Non linear Optimization meets Data Science" -  25-28/06/2019, Ischia, 6 CFU
Seminario "Recent Modifications of Conjugate Gradient Algorithms for Large-Scale Unconstrained Optimization" – 23/07/2019, DIAG, M. Al-Baali, 1h
ABRO PhD course on “Advances in Bioengineering" (part II) - 9, 18, 20/09/2019, Rome, F. Cencotti, 9h, 5 CFU
Workshop "Hands-on Technical Computing, High Performance Computing and Artificial Intelligence" - 16/10/2019, ADALTA, Starshotel Metropole Rome, 9h
 
Attività di ricerca:
L'attività di formazione durante il primo anno di dottorato si è focalizzata sui principali temi della programmazione lineare intera, con particolare attenzione verso il campo dell'ottimizzazione combinatoria e dei suoi principali algoritmi e risultati teorici.
L'attività di ricerca ha riguardato primariamente tematiche legate al campo dei trasporti e relative ai problemi di dispatching, scheduling e re-scheduling dinamico in ambito ferroviario.
Partendo dalle review presenti in letteratura che mettono in evidenza le problematiche legate alle varie formulazioni proposte nel campo dello scheduling, è stato sviluppato un nuovo algoritmo basato su formulazioni time-indexed. La procedura propone di riformulare il problema originario come problema di massimo insieme stabile su grafo. Contestualmente, l'attività di ricerca è stata integrata con lo studio dei temi legati al problema di massima clique e di vertex coloring e con il potenziamento di skill pratiche di programmazione necessarie per l'uso software ad hoc (i.e. CLIQUER). Tali argomenti sono oggetto della presente e futura attività di ricerca.
L'approfondimento delle formulazione proposte in letteratura in ambito dello scheduling ha inoltre condotto al riesame dei risultati proposti in "A Noncompact Formulation for Job-Shop Scheduling Problems in Traffic Management", Mannino & Lamorgese, Operations Research 2018. Ulteriori analisi sono state svolte sulle performance dell'algoritmo proposto sfruttando istanze relative alle ferrovie norvegesi. Contestualmente, l'attività di ricerca è stata integrata con lo studio dei temi legati a particolari problemi di job-shop scheduling e alla generazione di tagli utili nella risoluzione dinamica dei problemi (vedi combinatorial Benders cuts, Chvàtal-Gomory cuts). L'attività di ricerca in questo settore continuerà con lo scopo di stabilire la formulazione migliore in realzione al tipo di istanza considerata e alla funzione obiettivo scelta. È in preparazione un articolo su questo caso di studio.
 
 
-- SALGADO ESTEBAN --
My main activity during the year is held at IASI-CNR under the supervision of Claudio Gentile and
Giovani Rinaldi.
 
Attività formative:
* Optimization Methods for Machine Learning
-Laurea Magistrale Ingegneria Gestionale e Master in Data Science
- 2019/2020 / Laura Palagi / DIAG / 6 cfu
*1st MINOA PhD School "Mixed-Integer Nonlinear Optimization meets Data Science"
- 25-28/06/2019
 
Attività di ricerca:
My research activity is divided between:
* Research on "Exact Algorithms for Optimal Power Flow problems" aiming to find an algorithm
to detect cycles that arise violated cycle inequalities to be added to strenghten the Angle
formulation of DC-OTS. (Being done under the supervition of Claudio Gentile, [ASI-CNR)
* Research on "SDP methods for MAX-CUT" which so far has consisted in getting familiar with
the problem and the state of the art for SDP formulations for MAX-CUT. (Being done under the
supervition of Giovani Rinaldi, |ASI-CNR)
* Research on "Polyhedral description of polytope generated through forbbiden vertices" aiming
to find a compact formulation (with a "small" number of veriables and constraints) for the
convex hull of the vertices that remains when deleting some of them from the convex hull of the
vertices of the unit hypercube in which the entries add up to a given value k. (Being done under
the supervition of Gustavo Angulo, PUC)
 
 
-- TRONCI EDOARDO MARIA --
Roma, 01/11/2018 - in corso
DIAG - Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale "Antonio Ruberti"
 
Attività formative:
Followed Courses:
26/02/2019 - 30/05/2019
Course of Statistical Learning – Master’s Degree in Data Science - Pierpaolo Brutti
ABRO Courses:
06-08-13-14/03/2019
ABRO PhD Course on on Robust Optimization – Giampaolo Liuzzi and Aharon Ben-Tal- DIAG, Sapienza University of Rome, via Ariosto 25, Roma. 5 CFU
03-05-06/06/2019
ABRO PhD Course on Advances in Bioengineering – Laura Astolfi – DIAG, Sapienza University of Rome, via Ariosto 25, Roma. 5 CFU
09-18-20/09/2019
ABRO PhD Course on Advances in Bioengineering (part II) – Febo Cincotti – DIAG, Sapienza University of Rome, via Ariosto 25, Roma. 5CFU
Followed Workshops and Seminars:
21/11/2018
Going Off the Deep End with Deep Learning - Richard Baraniuk, Rice University – Sala Riunioni DIET, Via Eudossiana 18, Roma
27/11/2018
Hessian barrier algorithms for linearly constrained optimization problems -  Mathias Staudigl Maastricht University, Department of Quantitative Economics, Operation Research and Mathematics Group - Aula A3, Via Ariosto 25, Roma
03/12/2018
Multi-agent optimization (A DIAG Mini-Workshop) - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
06/12/2018
Proximal Minimization Algorithms for Nonconvex and Nonsmooth Problems – Shoham Sabach - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
11/12/2018
Dual subgradient method with averaging for optimal resource allocation - Vladimir Shikhman - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
21/01/2019
DIITET Conference – Strategic Area: “Applied Mathematics” – Piazzale Aldo Moro 7, Rome
28/01/2019
Learning combinatorial optimization algorithms over graphs – Giorgio Grani - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
19/02/2019
Siege Perilous – Giorgio Grani - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
22/02/2019
Seminar "A Beautiful Paper" – DINFO, Università degli Studi Firenze
05/03/2019
Siege Perilous – Laura Palagi - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
26-29/03/2019
3rd AIROYoung Workshop + PhD School on "Advanced Methods in Optimization and Data Science" - Statistical Department of Sapienza University of Rome. 6 CFU
08-09/04/2019
Neural Natural Language Processing - Dr. Fabrizio Silvestri (Facebook) - DIAG, Sapienza University of Rome, Aula Magna, via Ariosto 25, Roma
16/04/2019
Siege Perilous – Tommaso Giovannelli - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
15-16/04/2019
Distributed Models, Mapreduce and Large Scale Algorithms – Silvio Lattanzi (Google Research) - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
10/05/2019
Algorand, the Truly Distributed Ledger - Silvio Micali - DIAG, Sapienza University of Rome, Aula Magna, via Ariosto 25, Roma
10/05/2019
Workshop Data Management and Integration for Personalized Medical Treatment – Riccardo Rosati, Maurizio Lattanzi, Antonella Poggi, Sebastiano Filetti – Sapienza Information Technology Innovation Center for Health – STITCH, Edificio di Anatomia umana, via Alfonso Borelli 50, Roma
15/05/2019
STITCH@DIAG - DIAG, Sapienza University of Rome, Aula Magna, via Ariosto 25, Roma
27/05/2019
Algorithmic Bias and Ethics of ML systems - Francesco Bonchi (ISI & Eurecat), Carlos Castillo (UPF) & Chris Schwiegelshohn (Sapienza) - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
27/05/2019
Modelli e algoritmi per il controllo del traffico ferroviario – Leonardo Lamorgese, Carlo Mannino (OPTRAIL) - DIAG, Sapienza University of Rome, room A4, via Ariosto 25, Roma
10/06/2019
Linear Complementarity Problems: Applications, Formulations and Algorithms - Joaquim Judice - DIAG, Sapienza University of Rome, Aula Magna, via Ariosto 25, Roma
11/06/2019
Learning, Conjoint Analysis, and Binary Quadratic Optimization - Joe Naoum-Sawaya - DIAG, Sapienza University of Rome, room A4, via Ariosto 25, Roma
11/06/2019
A cut generation scheme for binary polynomial optimization problems - Bissan Ghaddar - DIAG, Sapienza University of Rome, room A4, via Ariosto 25, Roma
17/06/2019
Siege Perilous – Morteza Kimiaei - DIAG, Sapienza University of Rome, room B203, via Ariosto 25, Roma
20/06/2019
Conspicuous by Its Absence: Diagnostic Expert Testing under Uncertainty - Tinglong Dai (Johns Hopkins University) - DIAG, Sapienza University of Rome, room A3, via Ariosto 25, Roma
25-28/06/2019
1st MINOA PhD Summer school - Mixed-Integer Nonlinear Optimization meets Data Science - Hotel Hermitage Ischia, Italy. 6 CFU
30/06/2019 - 06/06/2019
OBA Summer School - Optimization, Big data and Applications - Veroli, Italy. 6 CFU
18/07/2019
Impact of Network Configuration on High-Speed Rail Adoption and Development - Tiziana D’Alfonso - Room A7 - via Ariosto 25, Roma
16/10/2019
Workshop "Hands-on Technical Computing, High Performance Computing and Artificial Intelligence" - ADALTA, Starhotels Metropole, Via Principe Amedeo, 3, Roma
 
Attività di ricerca:
L'attività di ricerca durante il primo anno di dottorato si è focalizzata sui temi dell'ottimizzazione non vincolata e della programmazione non lineare. Nello specifico, lo studio è stato incentrato principalmente sui problemi che derivano dalla risoluzione di funzioni annidate (reti neurali e ricorrenti), dovuti soprattutto ad una loro particolare e complessa struttura. 
In particolar modo, nel libro "Deep Learning"  viene affrontato il tema del Vanishing Gradient. Molto frequente nel caso di reti con molti strati, tale fenomeno comporta la scomparsa prematura del gradiente dell'errore rendendo difficile l'addestramento della rete stessa. 
Con lo scopo di contestualizzare il problema e capirne le cause, sono state dunque effettuate delle prime prove numeriche, attraverso l'uso di reti ricorrenti per la predizione di serie storiche (regressione).
Partendo dal paper "Distributed optimization of deeply nested systems", nel quale M.C.Perpinan descrive una metodologia generale per la risoluzione di funzioni annidate a più strati, l'idea di base per il proseguimento dell'attività di ricerca è dunque quella di sviluppare un'architettura alternativa di rete ricorrente, più semplice di quella delle reti LSTM, ma in grado di contenere l'effetto del Vanishing Gradient.
 
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MOBILITA' E VIAGGI
 
 
=== CICLO 32 ===
 
-- COLOMBO TOMMASO --
------- Anno 3 -------
Visiting Research Scholar at Northwestern University (Chicago, USA) - Prof. Jorge Nocedal - Subject: Derivative free stochastic optimization with applications in policy optimization for reinforcement learning - March 1-August 31, 2019
International Conference on Machine Learning (ICML) 2019 - Long Beach (USA) - June 8-16 2019
------- Anno 2 -------
ISMP 2018 - 23rd International Symposium on Mathematical Programming - July 1-6, 2018 - Presentazione "Leverage Data Structure to improve Stochastic Gradient Descent" (Colombo T., De Santis A., Lucidi S.)
EUROPT 2018 - 16th Workshop on Advances in Continuous Optimization - July 12-13, 2018 - Presentazione "Distributed algorithms for convex problems with linear coupling constraints" (Colombo T., Sagratella S.)
Ciclo di Seminari - "A beautiful paper" - Firenze - Speakers: Gaudioso M., Locatelli M., Lucidi S., Martello S., Rinaldi G. - February 13, 2018
Seminario - Facchinei F. - Distributed Optimization over Graphs and Ghost Penalties - March 7, 2018
Seminario - Cocchi G. - Algoritmi a posteriori per la programmazione multiobiettivo sparsa e senza derivate - March 9, 2018
Seminario - De Santis M. - Active-set Algorithmic Frameworks for Sparse Optimization - March 20, 2018
Seminario - Caliciotti A. - Preconditioning Methods for quasi-Newton Algorithms - April 10, 2018
Workshop - "Roman Games II" - Organizzatore: Facchinei F. - Multiagent Optimization (game theory, optimization over networks, distributed computing, equilibrium problems and more) - April 26, 2018
Seminario - Romito F. - Modelli Surrogati per l'Ottimizzazione - June 13, 2018
------- Anno 1 -------
1 Titolo del Seminario Consistent K-Clustering
 Data/periodo 24/5/2017
 Località Roma
 Docente Silvio Lattanzi (Google Research)
 Ateneo DIAG Sapienza
2 Titolo del Seminario On the approximate solution of large
dense Linear Programs
 Data/periodo 12/5/2017
 Località Roma
 Docente Leo Liberti (CNRS LIX Ecole Polytechnique)
 Ateneo DIAG Sapienza
3 Titolo del Seminario Generic regularity of smoothing approach for MPCC
 Data/periodo 20/3/2017
 Località Roma
 Docente Gemayqzel Bouza (Universidad de La Habana, Cuba)
 Ateneo DIAG Sapienza
4 Titolo del Seminario ALGORITHMS AND STRUCTURE FOR SPARSE GRAPHS
 Data/periodo 10/3/2017
 Località Roma
 Docente Jaroslav Nesetril  (Charles University, Praga)
 Ateneo DIAG Sapienza
5 Titolo del Seminario A new grey-box approach to solve the workforce scheduling problem in complex manufacturing and logistic contexts
 Data/periodo 31/8/2017
 Località Roma
 Docente L. Maccarrone
 Ateneo DIAG Sapienza
6 Titolo del Seminario New active-set Frank-Wolfe variants for minimization over the simplex and the l1-ball
 Data/periodo 27/6/2017
 Località Roma
 Docente A. Cristofari
 Ateneo DIAG Sapienza
7 Titolo del Seminario Quasi-Newton based preconditioning techniques for Nonlinear Conjugate Gradient Methods
 Data/periodo 27/6/2017
 Località Roma
 Docente A. Caliciotti
 Ateneo DIAG Sapienza
8 Titolo del Seminario A Dual Step for Improving Alternating Augmented Lagrangian Methods for Semidefinite Programming
 Data/periodo 27/7/2017
 Località Roma
 Docente M. De Santis
 Ateneo DIAG Sapienza
9 Titolo del Seminario A heuristic method to solve the challenging Sales Based Integer Program for Network Airlines Revenue Management
 Data/periodo 27/7/2017
 Località Roma
 Docente G. Grani
 Ateneo DIAG Sapienza
10 Titolo del Seminario Robust network control and disjunctive programming
 Data/periodo 4/9/2017
 Località Sorrento
 Docente D. Bienstock
 Ateneo AIRO
11 Titolo del Seminario From mixed-integer linear to mixed-integer bilevel linear programming
 Data/periodo 5/9/2017
 Località Sorrento
 Docente M. Fischetti
 Ateneo AIRO
12 Titolo del Seminario Data science meets optimization
 Data/periodo 6/9/2017
 Località Sorrento
 Docente P. De Causmaecker - EURO
 Ateneo AIRO
13 Titolo del Seminario Supervised and unsupervised learners to detect postural diseases
 Data/periodo 4/9/2017
 Località Sorrento
 Docente L. Palagi
 Ateneo AIRO
14 Titolo del Seminario Modelling for multi-horizon prediction of time-series
 Data/periodo 6/9/2017
 Località Sorrento
 Docente A De Santis
 Ateneo AIRO
15 Titolo del Seminario Exploiting damped techniques in preconditioned nonlinear conjugate gradient methods
 Data/periodo 6/9/2017
 Località Sorrento
 Docente M. Roma
 Ateneo AIRO
16 Titolo del Seminario A derivative-free model-based method for unconstrained nonsmooth optimization
 Data/periodo 6/9/2017
 Località Sorrento
 Docente S. Lucidi
 Ateneo AIRO
 
 
-- D'ANGELO MASSIMILIANO --
Scuole e corsi di Dottorato:
- EECI course, Time-Delay and Sampled Data Systems, by E. Fridman and P.Pepe. L’Aquila (58—98).
- EECI course, Distributed Computation and Control, by S. Morse, Zurich (78--118)
- SIDRA Summer School, Adaptive control & Optimization over Networks, A. Serrani, G. Notarstefano, M. Prandini  (98--148).
Conferenze:
- IFAC World Congress, Toulouse, Luglio 2017.
- Conference on Decision and Control, Miami Beach, Dicembre 2018.
- European Control Conference, Napoli, Giugno 2019.
- Networked Control Systems Conference, Chicago, Settembre 2019.
Soggiorni di Ricerca:
- Washington University in St. Louis, St. Louis, USA. Gennaio 2019 -- Maggio 2019.
- Washington University in St. Louis, St. Louis, USA. Settembre 2019.
 
 
-- GIUSEPPI ALESSANDRO --
Berlino, Germania, 8-12 Maggio 2017, EECI Phd School on Distributed computation and control, Technical University of Berlin (Professor A. Stephen Morse)
Bilbao, Spagna, 17-21 Luglio 2017,International Summer School on Deep Learning 2017, Deusto University
Lucca, Italia, 3-10 Maggio 2018, Model Predictive Control PhD School, IMT School for Advanced Studies (Prof. Alberto Bemporad).
Zadar, Croatia, 1-4 Luglio 2018, 26th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED'18)
 
 
-- GRANI GIORGIO --
Soggiorni di ricerca:
 - Polytechnique Montréal dal 15 Febbraio 2018 al 15 Giugno 2018 (4 mesi).
Conferenze:
 - AIROyoung 2018 (Conferenza della Associazione Italiana Ricerca Operativam Young), (3 giorni) Febbraio 2019 Università di Roma La Sapienza.
 - Ciclo di Seminari - "A beautiful paper", (1 giorno) Febbraio 2019, Università di Firenze
 - Europt 2018, 12-13 Luglio 2018, Almeria, Spagna.
 - Optimization Days, 7-9 Maggio 2018, Montréal, Canada.
 - TechAide AI Conference, 17 Aprile 2018, Montréal, Canada.
 - ODS 2018 (Conferenza della Associazione Italiana Ricerca Operativa), (5 giorni) Settembre 2017
 - AIROyoung 2018 (Conferenza della Associazione Italiana Ricerca Operativam Young), (3 giorni) Febbraio 2017, Università di Roma La Sapienza.
Scuole:
  - Summer School on Optimization, Big Data and Applications, 30 Giugno- 6 Luglio 2019, Veroli, Italia. 
 - First MINOA school: Mixed integer non linear optimization meets Data Science, 25-28 Giugno 2019, Ischia, Italia.
 - CPLEX Workshop, 14-15 Maggio 2018, University of Montréal, Montréal, Canada.
 - Summer School on Optimization, Big Data and Applications, (1 settimana) Luglio 2017, Veroli, Italia. 
- Debugging and Optimization of Scientific Applications - Cineca (Bologna) - November 28-30, 2016
 
 
-- KHATIB MARAM I M --
1) DEI, University of Padova, Padova, 27-31 Mar. 2017: 2017 International graduate school on control
2) Centro Universitario di Bertinoro, Bertinoro, 3-8 Jul. 2017: SIDRA PhD summer school
3) Madrid, Spain, 1-5 Oct. 2018: 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
 
 
-- PUXEDDU MARIA GRAZIA --
1) Partecipazione alla "IV Mediterranean School of Complex Networks", tenutasi a Salina (ME), Italia nei giorni 4-8 Settembre 2017. (Organizzatori: Alex Arenas, Manlio De Domenico).
2) Viaggio per soggiorno di ricerca presso l'Indiana University di Bloomington, USA, nel dipartimento di Psychological and Brain Science. 
Periodo: dal 03 Aprile al 05 Ottobre 2018.
Tale soggiorno di ricerca è stato effettuato nell'ambito del progetto di mobilità (sezione Ricerca).
Durante tale soggiorno ho partecipato alle seguenti conferenze e workshop:
3) Partecipazione alla conferenza BrainHack Global, tenutasi nell'Indiana University dal 2 al 4 Maggio 2018.
Speakers: Kesshi Jordan (Neurology University of California, San Francisco); Yaroslav Halchenko (Psychological and Brain Sciences Dartmouth College); Konstantinos Arfanakis (Director of the MRI Program - Pritzker Institute, Illinois Institute of Technology); Justin Gardner (Psychological Department, Neurosciences Institute, Sanford University); Okan Irfanoglu (National Institute of Health, National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering); Dogu Baran Aydogan (USC Institute for Neuroimaging and Informatic); Divya Varadarajan (University of Southern California); Carlo Pierpaoli (National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering)
(link alla conferenza: https://brainhack.sice.indiana.edu/#Home).
4) Partecipazione al workshop "Deep, fast and shallow learning in humans and machines", svoltosi nell'Indiana University il 14-15 Maggio 2018.
(link al workshop: http://www.indiana.edu/~earbmc/LIHAM/).
5) Partecipazione al Gill Symposium, svoltosi nell'Indiana University il 26 Settembre 2018. 
Speakers: Viviana Gradinaru (California Institute of Technology); Loren Looger (Howard Hughe Medical Institute); Ryohei Yasuda (Max Planck Florida Institute for Neuroscience); Anthony Zador (Cold Spring Harbor Laboratory); Hongkui Zeng (Allen Institute of Brain Sciences). 
(link al simposio: https://news.iu.edu/stories/2018/07/iub/30-gill-center-to-honor-five-scientists-for-cutting-edge-neuroscience-research.html).
6) Partecipazione al "OHBM Hackathon" tenutosi a Roma (Italia) nei giorni 6-8- Giugno 2019.
7) Partecipazione alla conferenza "25th OHBM Annual Meeting", tenutasi a Roma (Italia) nei giorni 9-13 Giugno 2019.
8)  Partecipazione alla "41st EMB Conference", svoltasi a Berlino (Germania) nei giorni 23-27 Luglio 2019.
 
 
-- SCIANCA NICOLA --
2017 International Conference on Robotics and Automation, 29 Maggio - 3 Giugno 2017, Singapore
2017 International Conference on Humanoid Robots, 15-17 Novembre 2017, Birmingham (UK)
Corso Model Predictive Control, prof. Alberto Bemporad, 3-10 Maggio 2017, IMT Lucca
Dynamic Walking Conference, 21-24 Maggio 2018, Pensacola, Florida (US)
12th IFAC Symposium on Robot Control, 27-30 Agosto 2018, Budapest (HUN)
Periodo di ricerca presso University of California Berkeley, 16 Aprile - 14 Ottobre 2019, Berkeley, California (US)
2019 International Conference on Humanoids Robots, 15-18 Novembre 2019, Toronto, Canada
Conferenza I-RIM 3D, Roma
 
=== CICLO 33 ===
 
-- ANTONACCI YURI --
1 - Winter School : Machine and Deep Learning for neurological Diseases
Periodo: 3-7/12/2018
Località: Fondazione Mondino, Pavia, Italia
2 - Titolo della conferenza: 2019 OHBM Annual Meeting
Periodo: 9-13/06/2019
Località: Auditorium Parco della Musica, Roma, Italia
3 - Titolo della conferenza: 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
Periodo: 23-27/07/2019
Località: City cube Berlin, Berlino, Germania
4 - Soggiorno di Ricerca: Integrazione di metodi di selezione delle variabili all'interno di un framework, basato su misure di teoria delle'informazione, per la stima di causilità tra diversi segnali biologici
Periodo: 22/09/2019- 20/12/2019
Località: Università di Palermo, Palermo, Italia
 
 
-- BARROS CARLOS BARBARA --
Systems Control and Optimization Lab, University of Freiburg, Germany, 6 May 2019 - 27 August 2019, period abroad as visiting PhD student.
Systems Control and Optimization Lab, University of Freiburg, Germany, 3 September 2019 - 17 September 2019, period abroad for finishing work submitted to ICRA 2020.
Systems Control and Optimization Lab, University of Freiburg, Germany, 1 October 2019 - 16 October 2019, period abroad for finishing work submitted to IFAC 2020.
Laboratoire d'analyse et d'architecture des systemes (LAAS-CNRS), Toulouse, France, 17 October 2019 - 22 December 2019, period abroad as visiting PhD student.
 
 
-- CURIA FRANCESCO --
AIRO YOUNG III Edizione, Workshop Sapienza 26-29 March, 2019.
The AIROYoung PhD School , Sapienza, 26-27 March, 2019.
 
 
-- D'AGOSTINO DANNY --
1) Scitech American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA) Conference, San Diego CA, 7-11 Gennaio 2019
2) Summer School in Optimization Big Data and Applications, Veroli IT, 30-6 Luglio 2019
3) International Summer School on Deep Learning, Varsavia PL, 22-26 Luglio 2019
 
 
-- FERRARI PAOLO --
Beijing, 6-9 Novembre 2018, International Conference on Humanoid Robots 2018
Napoli, 25-28 Giugno 2019, European Control Conference 2019
Bertinoro, 14-20 Luglio 2019, SIDRA PhD Summer School 2019
Toronto, 15-18 Ottobre 2019, International Conference on Humanoid Robots 2019
 
 
-- GIOVANNELLI TOMMASO --
1. Winter Simulation Conference, Gothenburg, Sweden, dal 09/12/2018 al 12/12/2018
2. Firenze - Seminario "A beautiful paper" organizzato dal Prof. Marco Sciandrone presso l'Università degli Studi di Firenze il 22/02/2019, che ha visto la presenza di 5 relatori: Prof. Daniele Vigo, Prof.ssa Francesca Guerriero, Prof.ssa Laura Palagi, Prof. Francisco Facchinei, Prof. Fabio Schoen.
3. Summer school "Optimization, Big Data and Applications", Veroli, dal 30/06/2019 al 06/07/2019.
4. Conferenza Operational Research Applied to Health Services (ORAHS) e Doctoral Consortium, Karlsruhe, Germany, dal 27/07/2019 al 02/08/2019.
5. Summer school EURO PhD Summer School "Operational Research for Value-based Health Care", Lisbon, Portugal, dal 01/09/2019 al 08/09/2019
 
 
-- MORESCHINI ALESSIO --
Viaggi per partecipazione a scuole di dottorato:
- INTERNATIONAL GRADUATE SCHOOL ON CONTROL 2019: Londra, 29 Aprile – 4 Maggio 2019, (http://www.eeci-igsc.eu/igsc-program-2019/);
Viaggi per conferenze: 
- 11th IFAC Symposium on Nonlinear Control Systems (NOLCOS 2019):  Vienna, 03 - 06  Settembre 2019, (http://www.mechatronicsnolcos2019.org/).
- AUTOMATICA.IT 2019: Ancona, 11 – 13  Settembre 2019, (http://www.automatica2019.it/).
Viaggi per soggiorni di ricerca: 
- Parigi, 11 Settembre 2018 – 01 Luglio 2019.
 
 
-- ORNATELLI ANTONIO --
Location: Veroli (FR); Date: 30 June – 6 July 2019;
 
 
-- ROMITO FRANCESCO --
22/02/2019
Firenze - Seminar "A beautiful paper" presso il DINFO, Università degli Studi Firenze
26/03/2019-27/03/2019
1st PhD School on "Advanced Methods in Optimization and Data Science" - presso il dipartimento di Statistica dell' Università la Sapienza di Roma. 
27/03/2019-29/03/2019
Roma - 3rd AIROYoung Workshop - "Advanced Methods in Optimization and Data
Science", presso il dipartimento di Statistica dell' Università la Sapienza di Roma. 
30/06/2019 - 06/07/2019
OBA Summer School - Optimization, Big data and Applications - Veroli, Italia. 
03/08/2019 - 04/08/2019
Summer School - Large scale and PDE constrained optimization, Optimization and Machine Learning - TU Berlin,  Germany. 
05/08/2019 - 08/08/2019
ICCOPT Sixth International Conference on Continuous Optimization - Technical University (TU) of Berlin,  Germany.
 
 
-- ROSSI MIRKO --
- XXXVIII Scuola Annuale di Bioingeneria:  "Advanced bioengineering methods, technologies and tools in surgery and therapy", Bressanone, 9-12 settembre 2019
Partecipazione a conferenze tenutesi a Roma:
- Second International Conference "Assistive Technology And Disabilities", Roma, 19-21 settembre 2019
- III International Clinical Engineering and Health Technology Management Congress, Roma, 21-22 ottobre 2019
 
 
-- SECCIA RUGGIERO --
- Madison (USA): viaggio per periodo di ricerca all'estero
- Long Beach (USA): International Conference on Machine Learning  dal 9/6/2019 al 15/6/2019
- Veroli (Italia): Optimization, Big data and Application summer school dal 30/6/2019 al 6/7/2019
- Monaco di Baviera (Germania): viaggio per periodo di ricerca all'estero
 
 
-- TORTORELLI ANDREA --
- Madrid (Spagna), 11-13 Febbraio 2019. Partecipazione a meeting per ii progetto  H2020 ATENA.
 - Les Mureaux (Francia),  6-8 Giugno 2019. Partecipazione al primo meeting del progetto H2020 SESAME.
 - Haifa (Isreale), 17-19 Giugno 2019. Partecipazione al review meeting finale del progetto H2020 ATENA.
 - Akko (Israele), 1-4 Luglio 2019. Mediterranean Conference on Control and Automation (MED) 2019. Partecipazione a conferenza, presentazione di [2].
 - Ancona (Italia), 12-13 Settembre 2019. Partecipazione al convegno Automatica.it 2019.
 - Helsinki, 19-20 Settembre 2019. Partecipazione all'ICT Proposal's day.
 - Sorrento, 30 Settembre - 2 Ottobre 2019. 2019 25th Ka and Broadband Communications conference. Partecipazione a conferenza, presentazione di [3] e [4].
 
 
 
 
=== CICLO 34 ===
 
 
 
-- BORESTA MARCO --
7-11/01/2019
BigDat 2019, 5th International Winter School on Big Data - Cambridge, United Kingdom 
2/02/2019
Seminar "A Beautiful Paper" – DINFO, Università degli Studi Firenze
26-29/03/2019
3rd AIROYoung Workshop + PhD School on "Advanced Methods in Optimization and Data Science" - Statistical Department of Sapienza University of Rome 
25-28/06/2019
1st MINOA PhD Summer school - Mixed-Integer Nonlinear Optimization meets Data Science - Hotel Hermitage Ischia, Italy
30/06/2019 - 06/06/2019
OBA PhD Summer School - Optimization, Big data and Applications - Veroli, Italy
 
 
-- CROELLA ANNA LIVIA --
Università degli Studi di Firenze, 22/02/2019
Seminario "A beautiful paper" organizzato dal Prof. Marco Sciandrone
Roma, 26-29/03/2019
1st AIROYoung PhD School and the 3rd AIROYoung Workshop\Advanced Methods in Optimization and Data Science". 6 CFU
Ischia, 25-28/06/2019
1st MINOA PhD School "Mixed Integer Non linear Optimization meets Data Science". 6 CFU
 
 
-- ELOBAID MOHAMED BABIKER MOHAMED --
Lucca, Italy : IMT school course on model predictive control, March 27,2019 - April 2,2019
Bertinoro, Italy :SIDRA Phd summer school 2019. July 14,2019 - July 20,2019
Vienna, Austeria: 11th IFAC symposium on Nonlinear control systems NOLCOS 2019 Sept 3,2019
- Sept 6, 2019
Ancona, Italy —: SIDRA Automatica convention 2019. Sept 11,2019 - Sept 13,2019
 
 
-- GERMANÀ ROBERTO --
Torino, Italia - incontro con Università, enti di ricerca e industrie con finalità legate al progetto di
ricerca di Ateneo nShield.
Ancona, Italia - Convegno Automatica.it 2019 (conferenza).
Bari, Italia - 2019 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC
2019).
 
 
-- SALGADO ESTEBAN --
* | had a research invitation at PUC, Chile under the supervision of Gustavo Angulo.
* | participated at Aussois C.O.W.
* | attended the 1st MINOA PhD School "Mixed-Integer Nonlinear Optimization meets Data
Science"
 
 
-- TARANTOS SPYRIDON --
- Lucca, IMT School for Advanced Studies, 27 March 2019 – 2 April 2019, Model Predictive Control course
- Bertinoro, Bertinoro University Residential Centre, 14 July 2019 – 20 July 2019, SIDRA 2019 PhD Summer School
 
 
-- TRONCI EDOARDO MARIA --
22/02/2019
Seminar "A Beautiful Paper" – DINFO, Università degli Studi Firenze
26-29/03/2019
3rd AIROYoung Workshop + PhD School on "Advanced Methods in Optimization and Data Science" - Statistical Department of Sapienza University of Rome. 6 CFU
25-28/06/2019
1st MINOA PhD Summer school - Mixed-Integer Nonlinear Optimization meets Data Science - Hotel Hermitage Ischia, Italy. 6 CFU
30/06/2019 - 06/06/2019
OBA Summer School - Optimization, Big data and Applications - Veroli, Italy. 6 CFU
 
 
-- TURRISI GIULIO --
- Lucca, IMT School for Advanced Studies, 27 March 2019 – 2 April 2019, Model Predictive Control course

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