Laureato Magistrale in Fisica, attualmente frequenta il Dottorato Nazionale in AI & Society, con borsa di studio finanziata dall'INFN. Il mio principale campo di ricerca è la risonanza magnetica, in particolare la risonanza magnetica pesata in diffusione e il MR Fingerprinting. In generale, ho solide basi in fisica radiologica, imaging medico e radioterapia. La mia attuale ricerca si concentra sull'applicazione dell'Intelligenza Artificiale, in particolare delle tecniche di Deep Learning, nella risonanza magnetica (MRI) per la ricostruzione di mappe cerebrali quantitative. Il progetto prevede la riprogettazione di due reti neurali (FCNN e CNN) utilizzando Field Programmable Gate Array (FPGA) per accelerare l'elaborazione. Il team mira a confrontare le prestazioni degli FPGA con quelle di CPU e GPU, sottolineando la velocità e l'efficienza energetica. La ricerca, condotta presso l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare e l’Università di Bologna, combina competenze nell’intelligenza artificiale medica e competenze elettroniche sviluppate per esperimenti di fisica delle alte energie. L’obiettivo è migliorare l’efficienza dell’elaborazione dei dati MRI, rendendo le applicazioni IA più fattibili in contesti clinici e consentendo potenzialmente l’uso di dispositivi mobili per la telemedicina.
