Fattibilità & roadmap AI
Analisi del problema, dei dati e dei vincoli operativi. Definizione di metriche, priorità e un percorso tecnico sostenibile prima di investire nello sviluppo.
- Scoping
- Data audit
- TRL roadmap
Libero professionista con P.IVA · Incarichi a progetto
Machine Learning Engineer & R&D Consultant
IntelligenzaArtificialeper l'industria
Progetto soluzioni AI per il manifatturiero: dalla fattibilità al prototipo, fino alla dimostrazione in ambiente operativo.
TRL 3→6dal concept all'ambiente operativo
2021→esperienza in AI industriale
Ph.D.Ingegneria e Scienze Applicate
Collaborazioni con
Servizi
Dall'incertezza a un prototipo che si può misurare.
Interventi mirati per aziende che vogliono capire dove l'AI crea valore, ridurre il rischio tecnico e trasferire competenze al team interno.
Proof of Concept & data product
Modelli predittivi, anomaly detection, prognostica RUL e strumenti decisionali interattivi, validati su dati reali.
- Modello validato
- Dashboard decisionale
- Dati reali
Generative AI per documenti tecnici
Sistemi RAG e pipeline per interrogare, classificare e comprendere basi documentali e PDF aziendali.
- Pipeline RAG
- Retrieval verificato
- Documentazione indicizzata
Formazione & skill transfer
Workshop per team tecnici e management, mentoring durante il co-sviluppo e percorsi su AI, dati e manutenzione predittiva.
- Workshop tecnico
- Mentoring
- Skill transfer
Competenze industriali
Il metodo della ricerca, con i vincoli del mondo reale.
Ogni progetto parte da un problema operativo e arriva a una validazione leggibile: dati, metriche, assunzioni e limiti restano espliciti.
Valutiamo il tuo caso d'usoPredictive maintenance
Fault detection, fault diagnosis, anomaly detection, prognostica e stima della Remaining Useful Life.
Data & decision intelligence
Data quality, feature engineering, forecasting, clustering, classificazione e Decision Support System.
AI generativa industriale
LLM, RAG, embedding, vector store e comprensione automatica di documentazione tecnica.
Percorso
Ricerca applicata, responsabilità industriale.
Dal laboratorio di automatica ai progetti con aziende manifatturiere, mantenendo continuità tra sviluppo, validazione e trasferimento tecnologico.
Machine Learning Engineer & R&D Consultant
Consulenza e prototipazione AI per l'industria manifatturiera. La collaborazione con Consorzio Intellimech prosegue, ora nella veste di cliente.
Ricercatore Senior — Intelligenza Artificiale
Progettazione e validazione di algoritmi AI per il manifatturiero; coordinamento delle attività AIxLAB, roadmap con le aziende partner, co-sviluppo di PoC e skill transfer.
Dottorando di ricerca
Metodi data-driven per fault detection, diagnosi e prognostica di componenti industriali, con progetti end-to-end insieme a Eldor e Tesmec.
Junior Software Qualification Test Engineer
Test software e banchi prova per Electric Hybrid Vehicle, scripting MATLAB e analisi dei risultati secondo il processo A-SPICE.
Didattica
Insegnare è parte del mio modo di fare ricerca.
La didattica mantiene chiaro il ponte tra rigore metodologico, comunicazione e applicabilità pratica.
Professore a contratto
Analisi Dati per Decisioni d'Impresa, Università degli Studi di Bergamo.
Docente e formatore tecnico
ITS Lombardia Meccatronica, Confindustria Bergamo e Confindustria Veneto.
Co-supervisione tesi
Neuro-Symbolic AI e Reinforcement Learning, Politecnico di Milano.
Ricerca
Pubblicazioni
- Energy power grid three-phase signal estimation and fault detection for electric vehiclesECC 2025 (si apre in una nuova scheda)
- A process and application-based framework for the optimization of manufacturing processIMS 2025 (si apre in una nuova scheda)
- Data-driven methods for prognostics and fault detection in industrial componentsTesi di dottorato · 2025 (si apre in una nuova scheda)
- The scenario approach for data-driven prognosticsSAFEPROCESS 2024 (si apre in una nuova scheda)
- Leak detection for household pipelines based on a smart valveSAFEPROCESS 2024 (si apre in una nuova scheda)
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Parliamo di dati disponibili, obiettivi e vincoli. Il primo passo è capire se l'AI è davvero la strada giusta.