Federico
Chesani

Ricercatore Confermato - Dipartimento di Informatica, Scienza e Ingegneria Università di Bologna Core Faculty
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BIO

Federico Chesani svolge attualmente attività di ricerca presso il Dipartimento di Informatica: Scienza e Ingegneria (DISI) dell'Università di Bologna, Facoltà di Ingegneria. Ha conseguito il Diploma di Laurea in Ingegneria Informatica nel 2002, e nel 2007 ha poi conseguito il titolo di Dottorato di Ricerca, presso l'Università di Bologna. Dal 2012 è ricercatore presso l'Università di Bologna. La sua attività di ricerca riguarda l'uso di approcci dichiarativi, ed in particolare della logica computazionale, per la specifica, la verifica e lo studio dei protocolli di interazione nell'ambito di sistemi distribuiti, di sistemi Multi-Agente, di sistemi basati su Web Services (architetture SOA in generale), e di sistemi esperti in campo medico. In particolare, la sua attività di ricerca è focalizzata sullo studio dei linguaggi formali per la definizione dei protocolli, al fine di poterne studiare le proprietà in fase di design, e la verifica di conformità del comportamento dei peers in fase di esecuzione (ed eventuale individuazione di comportamenti scorretti e dei responsabili).

CORSI

Manager ed esperti di settore si trovano spesso ad affrontare la sfida di prendere decisioni su questioni complicate, caratterizzate da scenari complessi e da una significativa quantità di dati, conoscenze e modelli analitici. I Sistemi di Supporto alle Decisioni (DSS) sono una classe di strumenti che aiutano gli utenti a comprendere i vantaggi e gli svantaggi delle decisioni alternative, incrementando quindi la consapevolezza del decisore sul processo decisionale ed il suo impatto.

La prima parte del corso è dedicata agli strumenti e alle soluzioni per la rappresentazione della conoscenza e del processo decisionale adottato dagli esperti di settore. I criteri e le regole decisionali possono essere documentate in modo formale, ma comunque intelligibile e, in maniera ancora più importante, possono essere utilizzate per inviare dati ai software (come i motori di regole) per automatizzare parte o tutto del processo decisionale. Standard recenti (come il Decision Model and Notation DMN), saranno introdotti in una sessione pratica, durante la quale gli studenti potranno sperimentare direttamente i vantaggi del documentare e automatizzare i processi decisionali attraverso degli approcci basati sulle regole.

La seconda parte del corso servirà a far familiarizzare gli studenti con i DSS che utilizzano dati e tecniche di apprendimento automatico per apprendere modelli di domini complessi. Questi modelli saranno quindi utilizzati per prevedere e simulare degli scenari, così da poter comparare decisioni alternative e gli effetti previsti. Infine, verranno trattate le tecniche di visualizzazione che aiutano il decisore a confrontare decisioni differenti, le soluzioni ottimali w.r.t. per un dato obiettivo e i criteri decisionali multi-obiettivo.



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