Danilo Comminiello è un Professore Associato nel settore scientifico/disciplinare ING-IND/31 (Elettrotecnica) presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni (DIET) dell'Università Sapienza di Roma.

I suoi interessi di ricerca riguardano la progettazione e l'analisi di moderni e innovativi algoritmi di intelligenza artificiale, comprese reti neurali e metodi di machine learning, modelli di deep learning generativo e sistemi di apprendimento adattivo, con applicazione a diversi campi, dall'audio alle immagini, dai segnali biomedici ai sensori.

Danilo Comminiello è un IEEE Senior Member e membro eletto dell'IEEE Machine Learning for Signal Processing Technical Committee. È un Associate Editor per IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, ed è uno degli editori del libro Adaptive Learning Methods for Nonlinear System Modeling (D. Comminiello and J. C. Principe, eds.), Elsevier 2018.

Danilo Comminiello è il General Co-Chair della conferenza 33rd IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP 2023), che si terrà dal 17 al 20 Settembre 2023 a Roma.