Sono Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni (DIET) della Sapienza Università di Roma. La mia attività di ricerca è dedicata allo sviluppo di metodi di machine learning, con particolare attenzione alle reti neurali, ai modelli generativi e al representation learning. Radicata nella teoria dei circuiti e nell'elaborazione dei segnali, la mia ricerca coniuga avanzamenti teorici e algoritmici per sviluppare modelli di apprendimento capaci di analizzare, modellare e generare segnali e dati complessi in un ampio spettro di applicazioni.
Oltre all'attività di ricerca, contribuisco attivamente alla comunità internazionale del machine learning e del signal processing attraverso incarichi di leadership scientifica, attività editoriali e l'organizzazione di conferenze internazionali. Attualmente sono Chair dell'IEEE Machine Learning for Signal Processing Technical Committee e della IEEE Task Force on Computational Audio Processing, nonché membro del Board of Governors della International Neural Network Society (INNS). Svolgo inoltre attività editoriale per alcune delle principali riviste scientifiche internazionali e ho ricoperto il ruolo di General Chair di conferenze quali IEEE MLSP 2023 e IJCNN 2025.
Ho conseguito la Laurea Magistrale in Ingegneria delle Telecomunicazioni e il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione e della Comunicazione presso la Sapienza Università di Roma, dove ho sviluppato il mio percorso accademico da dottorando a Professore Associato sotto la guida del Prof. Aurelio Uncini. Durante il dottorato sono stato Visiting Ph.D. Student presso la Universidad Carlos III de Madrid, sotto la supervisione del Prof. Jerónimo Arenas-García. Fin dagli anni della formazione collaboro con università, centri di ricerca e partner industriali nell'ambito di progetti di ricerca nazionali e internazionali dedicati al machine learning e al signal processing.
L'attività didattica rappresenta una componente fondamentale del mio percorso accademico. Attualmente insegno corsi di laurea, laurea magistrale e dottorato nei settori della teoria dei circuiti, del machine learning, delle reti neurali e dei modelli generativi.
I riconoscimenti ricevuti dalla comunità scientifica internazionale comprendono premi per l'attività editoriale, la ricerca e le pubblicazioni, tra cui l'Outstanding Editorial Board Member Award (2025) dell'IEEE Signal Processing Magazine, l'Outstanding Associate Editor Award (2022) dell'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems e il Best Paper Award all'IEEE ISCAS 2022.
Ulteriori informazioni sulla mia attività di ricerca, sulle pubblicazioni, sulla didattica, sulle attività professionali e sulla supervisione degli studenti sono disponibili nelle sezioni dedicate di questo sito.