Assegnista di ricerca presso DiMeVet, mi concentro sull'analisi dei dati metagenomici attraverso pipeline avanzate basate su Snakemake, con l'obiettivo di studiare il microbiota ruminale delle bovine da latte. La mia ricerca mira allo sviluppo di un modello decisionale che descriva l'intera catena produttiva, dalla produzione al consumatore, contribuendo così alla riduzione delle emissioni di metano nella filiera latticino-casearia, in conformità con gli standard stabiliti dal progetto europeo Food2030.
In parallelo, presso il Dipartimento di Fisica e Astronomia (DiFA), mi occupo dell'analisi di dati di tipo sociale, con particolare attenzione ai dati di rete provenienti da Twitter. Il mio obiettivo principale è la costruzione di modelli classificatori basati su feature testuali, prevalentemente estratte tramite algoritmi avanzati come BERT. Inoltre, sto esplorando l'integrazione di feature di rete con le feature testuali per valutare se questa sinergia possa migliorare le performance complessive del modello.
