Informatica e matematica applicata: assegnato a Fabio Carrara del Cnr-Isti il premio ERCIM “Cor Baayen” 2022 per giovani ricercatori
Fabio Carrara, 32 anni, ricercatore del Cnr-Isti, è stato selezionato come vincitore dell’ERCIM Cor Baayen Award 2022. Il premio annuale, creato nel 1995 per onorare il primo presidente dell’ERCIM, è assegnato ad un singolo giovane promettente ricercatore in informatica e matematica applicata.
Fabio Carrara ha conseguito il dottorato di ricerca nel 2019 presso l’Università di Pisa con la tesi dal titolo “Deep Learning for Image Classification and Retrieval: Analysis and Solutions to Current Limitations” sotto la supervisione di Giuseppe Amato (Cnr-Isti), di Claudio Gennaro (Cnr-Isti) e di Francesco Marcelloni (Università di Pisa).
La ricerca di Fabio si concentra principalmente sul deep learning per la comprensione, la rappresentazione e il recupero di dati multimediali. Nel corso degli anni, ha contribuito a queste aree di ricerca da una prospettiva sia teorica che applicata.
La sua esperienza professionale comprende collaborazioni con istituzioni nazionali e internazionali, come l’Università Masaryk (Repubblica Ceca), la Scuola Normale Superiore (Italia), l’Istituto per i Sistemi e la Robotica (Portogallo), e diversi istituti del Cnr (In, Ilc, Iit). E’ stato coinvolto in diversi progetti di ricerca europei e italiani (e.g., AI4Media, CNR4C-AIMAP, ADA, Smart News).
Ha pubblicato più di 40 articoli su riviste internazionali (e.g., Medical Image Analysis, IEEE Transactions of Image Processing, Computer Vision and Image Understanding, Information Systems, Information Processing & Management, Multimedia Tools and Applications, Expert Systems with Applications) e in conferenze nei settori del deep learning, della visione artificiale e del recupero di informazioni multimediali. È un membro attivo della comunità scientifica ed ha una buona esperienza come revisore di conferenze e riviste internazionali.
Nel 2018 ha vinto l’ISTI Young Research Award come miglior giovane ricercatore sotto i 32 anni.
L’attività di ricerca di Fabio si distingue per qualità e interdisciplinarità. Degno di nota è il suo lavoro sul adversarial attack detection, ove propone soluzioni basate sull’analisi delle caratteristiche estratte dai vari strati delle reti neurali profonde. Ha anche studiato l’applicazione di reti neurali profonde opportunamente semplificate su dispositivi con risorse limitate, come le telecamere intelligenti. I risultati della sua ricerca non sono solo teorici, ma hanno anche significative implicazioni applicative e di trasferimento tecnologico, come ad esempio i modelli miniaturizzati per il rilevamento dell’occupazione dei parcheggi (http://cnrpark.it/) e per la pupillometria in tempo reale (https://www.pupillometry.it).