Prof. PAOLO MERIALDO
| Qualifica | Professore Ordinario |
| Settore Scientifico Disciplinare | ING-INF/05 |
| Telefono | 0657333218 |
| Cellulare aziendale | 87362 |
| paolo.merialdo@uniroma3.it | |
| Indirizzo | Via della Vasca Navale 79 |
| Struttura/Afferenza |
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| Altre informazioni | Sito web personale Curriculum |
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Profilo
Titoli e cariche
Dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi “La Sapienza”. Titolo della tesi: “Web Based Information Systems: Design and Maintenance”. Advisor: prof. Paolo Atzeni.
Didattica
Courses Taught at the Department of Engineering
2021 – today “Digital Entrepreneurship” (6 CFU)
Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica
2010 – today “Soft Skills for Computer Engineers” (1 CFU)
Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica
2008 – today “Data Engineering”, (6 CFU)
Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica
2002 – today “Web Based Information Systems” (6 CFU)
Laurea in Ingegneria Informatica
2002 – 2014 “Object Oriented Programming” (6 CFU)
Laurea in Ingegneria Informatica
2006 – 2012 “Fundamentals of Computer Science” (6 CFU)
Laurea in Ingegneria Meccanica
Ricerca
La mia attività di ricerca abbraccia circa venti anni (1996-2018) e si concentra prevalentemente nello studio di tecniche e metodologie per la gestione, l’estrazione e l’integrazione di grandi quantità di dati da sorgenti non strutturate, in particolare (ma non esclusivamente) dal Web. Inizialmente ho proposto modelli e linguaggi per la gestione di siti web data-intensive (vedi [c50, c59, j11, j9]). Successivamente, ho focalizzato la ricerca sullo studio di soluzioni per l’estrazione di dati da Web; in questo contesto ho approfondito la possibilità di adottare tecniche di inferenza grammaticale (vedi [c44, c29, j6, j8]) e soluzioni basate su tecniche di crowdsourcing e active learning (vedi [c11, j3]). Più recentemente, ho spostato l’indagine sui problemi di Web data integration (vedi [j1, j5, c2, c3, c7, c18]); rispetto allo stato dell’arte, ho proposto soluzioni volte a sfruttare la ridondanza dell’informazione presente su Web. Infine, allo scopo di applicare tecniche di information extraction su documenti storici, ho iniziato a studiare soluzioni innovative basate su tecniche di computer vision e deep learning per la trascrizione automatica di manoscritti medioevali (vedi [c1]).
Attualmente le mie attività di ricerca si concretizzano nei seguenti progetti:
- RAF: Redundancy As a Friend – obiettivo del progetto è lo studio di soluzioni innovative per l’integrazione di informazioni relative a specifiche di prodotti estratte da un numero elevato (nell’ordine delle centinaia) di sorgenti Web. Il progetto è condotto in collaborazione con AT&T Research Labs e Amazon Research
- Benchmarking Data Integration – obiettivo del progetto è la definizione di un benchmark che supporti la comunità di ricerca nella valutazione di sistemi innovativi per l’integrazione dei dati a la costruzione di Knowledge Graph. Il progetto è condotto in collaborazione con AT&T Research Labs e Amazon Research
- Explainable AI for Data Integration – il progetto esplora soluzioni per produrre spiegazioni e rilevare bias nei sistemi di data integration basati su reti neurali. Il progetto è condotto in collaborazione con AT&T Research Labs e University of Toronto
- Knowledge Graph Augmentation – il progetto studia tecniche per popolare un Knowledge Graph con relazioni estratte da corpora di documenti. Il progetto è condotto in collaborazione con University of Alberta
- In Codice Ratio – lo scopo del progetto è l’estrazione di informazioni da manoscritti medioevali. Il progetto ha una natura inerentemente multidisciplinare, ed è condotto in collaborazione con il Dipartimento di Studi Umanistici della mia università e con l’Archivio Segreto Vaticano