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Corsi di Laurea Master 1° Livello Area Sanità Alta Formazione Agevolazioni EconomicheLucio Ciabattoni
Professore/ssa Associato/aBiografia
Lucio Ciabattoni è Professore Associato presso UniPegaso e svolge attività di ricerca nell’ambito dell’intelligenza artificiale e della computational intelligence, con applicazioni in sistemi energetici, smart grids, e-health, telerehabilitation, IoT e data-driven analytics. Dopo il PhD in Ingegneria Informatica, Gestionale e dell’Automazione presso l’Università Politecnica delle Marche, è stato Postdoctoral Research Fellow e Ricercatore RTD-A nello stesso Ateneo, maturando anche esperienze internazionali come Visiting Scholar alla University of Arizona e Visiting Researcher presso la Universidad de Córdoba. È inoltre autore di circa 100 pubblicazioni scientifiche complessive, tra cui oltre 20 articoli su rivista e numerosi contributi in conference proceedings internazionali, su temi che spaziano dal machine learning alla fuzzy logic, dai consumer technologies ai sistemi intelligenti per energia e salute.
Accanto al percorso accademico, ha fondato nel 2014 lo spin-off META srl, focalizzato su sistemi IoT ed edge computing per applicazioni industriali e home automation, e successivamente nel 2017 Revolt srl, altro spin-off universitario attivo nella data intelligence, nelle soluzioni di analytics, AI e big data e nello sviluppo di piattaforme software per casi d’uso avanzati in diversi settori applicativi.
In ambito internazionale ricopre ruoli di rilievo nella IEEE Consumer Technology Society, dove è Chair dello Young Professionals Committee, è stato Member at Large del Board of Governors, fondatore e Chair dell’Italy Chapter e Chair del Technical Committee “Consumer Power and Energy”. Ha inoltre svolto incarichi editoriali come Associate Editor di IEEE Transactions on Consumer Electronics/Technologies per le aree Machine Learning and Deep Learning, IoT, Smart Cities and Communities, ed è stato General Chair di conferenze internazionali quali IEEE ISCT 2019 e IEEE ICCE-Berlin 2022.
Facoltà
Materia d'insegnamento
Machine and Deep Learning, User Experience