MaLGa Colloquia 2026

15 Gennaio, 2026

Intelligenza artificiale e machine learning

Il Centro interdipartimentale MaLGa – Machine Learning Genoa Center dell’Università di Genova presenta MaLGa Colloquia Series 2026, un ciclo di seminari dedicati ai più recenti sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning.

La serie è aperta a studentesse e studenti, docenti, ricercatrici e ricercatori, professioniste e professionisti, nonché al pubblico interessato. I MaLGa Colloquia ospitano relatrici e relatori internazionali di grande rilievo, provenienti da centri di ricerca e università di eccellenza.

Ogni incontro è pensato non solo per presentare risultati di ricerca di alto profilo, ma anche per favorire il dialogo interdisciplinare, grazie a introduzioni di carattere didattico, sessioni interattive di domande e risposte e, a conclusione, un aperitivo informale, l'occasione per proseguire il confronto in un contesto più disteso.

I MaLGa colloquia sono parte dell’attività della Ellis Genoa Unit.

Programma

Gli incontri, gratuiti e aperti al pubblico, si svolgono di lunedì, alle ore 16:00, presso il Dipartimento di matematica, via Dodecaneso 35, Genova, con il seguente calendario:

9 febbraio 2026 – Francesco Locatello, docente presso Institute of Science and Technology (AU) e responsabile del Casual learning and artificial intelligence Lab.
Si occupa di representation learning e causalità, con particolare attenzione a rappresentazioni disentangled e strutturate nel machine learning.
9 marzo 2026 – Barbara Mazzolai, Associate Director for Robotics e direttrice del Bioinspired soft robotics Laboratory presso IIT – Istituto Italiano di Tecnologia.
Si occupa di robotica bio-ispirata e soft robotics, con focus su sensing ispirato alle piante, materiali adattivi e intelligenza embodied.
23 marzo 2026 – Holger Rauhut, docente di matematica presso Ludwig-Maximilians-Universität, München (DE).
Si occupa dei fondamenti matematici del machine learning e del signal processing, con particolare attenzione alla teoria di convergenza degli algoritmi di addestramento, al deep learning per problemi inversi e al compressive sensing.
20 aprile 2026 – Carola Schönlieb, docente di matematica applicata presso University of Cambridge (UK).
Sviluppa metodi di machine learning per l’imaging e i problemi inversi, integrando modelli variazionali, equazioni alle derivate parziali e approcci data-driven, con applicazioni interdisciplinari.
maggio 2026 (data da definire) – Emanuele Rodolà, docente di informatica presso Sapienza Università di Roma.
Conduce ricerche su representation learning e geometric deep learning, con contributi che spaziano da grafi e visione a linguaggio e machine learning multimodale.
13 maggio 2026 – Jesse Thaler, docente di fisica presso MIT – Massachusetts Institute of Technology (USA).
Sviluppa metodi di machine learning e analisi dei dati guidati dalla teoria per aumentare il potenziale di scoperta in fisica fondamentale, con particolare attenzione a modelli interpretabili per dati scientifici complessi e ad alta dimensionalità.
Evento congiunto con i Physics Colloquia dell'INFN – Istituto nazionale di fisica nucleare.