Laurea Magistrale (M.Sc.) in Stochastics and Data Science

Principali comitati di programma:

• Machine Learning Journal
• IJCAI (Senior PC member)
• ECML-PKDD 
• The web conference (web for good special track)
• ECAI
• SAC
• IEEE ICMLA
• Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence - UAI

Attività di revisione (principali):

• Fuzzy Sets and Systems
• ICDM
• Information Fusion
• SIGKDD
• VLDB

Roberto Esposito ha partecipato alle seguenti collaborazioni e convenzioni:

• Convenzione tra Intesa San Paolo e il Dipartimento di Informatica di Torino. La convenzione ha come oggetto il supporto del team dell'Innovation Center di Intesa San Paolo su temi di monitoraggio di modelli per la predizione di eventi di interesse di San Paolo (es., frodi carte di credito). Ruolo: Partecipante. 
• Convenzione tra SELEX (ora SELEX ES a Leonardo Company) e il Dipartimento di Informatica di Torino. La convenzione riguarda lo sviluppo di un sistema di monitoraggio del territorio tramite analisi acquisite da velivoli unmanned. La collaborazione porta all'assegnazione del premio "Innovation Award" di SELEX. Ruolo: Partecipante.
• Convenzione tra Italcom di Alessandria e il dipartimento di Scienze e Tecnologie Avanzate dell’Università del Piemonte Orientale. La convenzione ha come oggetto la classificazione automatica di testi. Ruolo: Partecipante.
• Convenzione tra CSELT e il dipartimento di Scienze e Tecnologie Avanzate dell’Università del Piemonte Orientale. La convenzione è relativa allo sviluppo di algoritmi per il pruning di regole di associazione. Ruolo: Partecipante.
• Convenzione tra SERI Lab (ora Jakala SPA) e il Dipartimento di Informatica di Torino. La convenzione coinvolge Rosa Meo e Roberto Esposito e concerne lo sviluppo di un sistema di raccomandazione degli sconti per la Grande Distribuzione Organizzata, sulla scorta delle informazioni a disposizione nelle carte fedeltà dei clienti. Ruolo: Partecipante.

Roberto Esposito tiene un tutorial invitato per il SEBD 2021. Il talk introduce le problematiche nell'uso di modelli appresi automaticamente quando non si pone attenzione alla possibilità che essi introducano un bias unfair verso alcune categorie protette. Nel tutorial si introducono le più importanti formalizzazioni del problema e si approfondiscono le tecniche sviluppate per affrontarlo in particolare quando il modello di base è una rete neurale.

Responsabilità di progetti

• Roberto Esposito è attualmente responsabile (PI) per UNITO  del progetto Europeo "The European PILOT" (EC H2020 RIA, EuroHPC-02-2020, 42 months, total cost 30M€, G.A. n. 101034126).
• Roberto Esposito è stato responsabile per UNIPMN del Work Package 1D del progetto STEPS (Systems and Technologies for Space Exploration), progetto regionale, 20M Euro, 2008-2011.
• Progetto Europeo CINQ, "Consortium on discovering knowledge with Inductive Queries''. IST-2000-26469. Roberto Esposito è stato responsabile della riscrittura del sistema Minerule, ha curato lo sviluppo del motore di ottimizzazione e di alcuni algoritmi incrementali.

Partecipazione a progetti

• Progetto H2020-IT-2015, TOREADOR, "TrustwOrthy model-awaRE Analytics Data platfORm" Grant Agreement n. 688797 (1/1/15 - 31/12/18).
• Progetto H2020-ECSEL-2019-2-RIA "NextPerception - Next generation smart perception sensors and distributed intelligence for proactive human monitoring in health, wellbeing, and automotive systems". Grant Agreement n. 876487 (1/05/2020 - 30/04/2023).
• Progetto P.O.R. FESR2014/2020 - Asse I - Azione I.1.a.1.5. "INFRA-P Sostegno alle infrastrutture di ricerca considerate critiche/cruciali per i sistemi regionali" - titolo "HPC4AI - Centro di Competenza Calcolo ad Alte Prestazioni e Intelligenza Artificiale Torino" - cod. domanda n. 321-17 - (10/04/2018 -  9/10/2020)
• Progetto UE FP7-JTI "HOLIDES Holistic Human Factors and System Design of Adaptive Cooperative Human-Machine Systems", Grant Agreement n. 332933 (1/10/2013 - 30/09/2016)
• Progetto P.O.R. FESR2014/2020 Azione I.1b.2.2. Piattaforma Tecncologia "Fabbrica Intelligente 2" - titolo "HOME - CHIERARCHICAL OPEN MANUFACTURING EUROPE".
• Progetto UE H2020-JTI-EuroHPC-2019-1 - "ACROSS - HPC BIG DATA ARTIFICIAL INTELLIGENCE CROSS STACK PLATFORM TOWARDS EXASCALE". Grant Agreement number: 955648  (01/03/2021 - 28/02/2024)
• PRIN n. 2004012477, "L'Astrazione nella Rappresentazione della Conoscenza e nel Ragionamento: Modellazione e Apprendimento''.
• Partecipa al progetto Europeo, "Enabling End-User Datawarehouse Mining'' (MiningMart), IST-11993.

Supervisione Studenti di Dottorato:

Attuali

• Shuyi Yang, Phd in Modeling and Data Science (2020-oggi)
• Lorenzo Paletto, PhD in Alto Apprendistato con FIDA SRL (2021-oggi)
• Alessandro Abluton, PhD in Alto Apprendistato con Inferendo SRL (2021-oggi)

Passati

• Mattia Cerrato, PhD in Informatica (2018-2020)

Corsi di dottorato

• Neural Networks and Deep Learning, a.a. 2021-22, rivolto agli studenti di dottorato del Dipartimento di Informatica di Torino.

• La collaborazione con SELEX  porta all'assegnazione del premio "Innovation Award" di SELEX.
• Il sistema di predizione per l'inferenza dell'espressione genica sviluppato insieme a Alessia Visconti e Francesca Cordero si piazza tra i vincitori della DREAM challenge nel 2012. Nello specifico si piazza al terzo posto per le reti di regolazione genica ricostruite a partire da dati reali e al primo posto per la ricostruzione della rete di regolazione genica del Saccharomyces Cerevisiae. L'articolo che descrive la challenge e i vincitori conta più di 1300 citazioni.