Ritratto di antonio.pietrabissa@uniroma1.it

1015384 - FONDAMENTI DI AUTOMATICA (Ing. Clinica, III anno)

Sito del corso/course site: https://sites.google.com/diag.uniroma1.it/antonio-pietrabissa/teaching/f...

 

1041422 - PROCESS AUTOMATION (Master in Control Engineering, I year)

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Insegnamento Codice Anno Corso - Frequentare Bacheca
FONDAMENTI DI AUTOMATICA 1015384 2023/2024
PROCESS AUTOMATION 1041422 2023/2024
PROCESS AUTOMATION 1041422 2022/2023
FONDAMENTI DI AUTOMATICA 1015384 2022/2023
FONDAMENTI DI AUTOMATICA 1015384 2021/2022
PROCESS AUTOMATION 1041422 2021/2022
FONDAMENTI DI AUTOMATICA 1015384 2020/2021
PROCESS AUTOMATION 1041422 2020/2021
FONDAMENTI DI AUTOMATICA 1015384 2019/2020
SYSTEMS AND CONTROL METHODS FOR CYBER-PHYSICAL SECURITY 1054963 2019/2020
PROCESS AUTOMATION 1041422 2019/2020
PROCESS AUTOMATION 1041422 2018/2019
SYSTEMS AND CONTROL METHODS FOR CYBER-PHYSICAL SECURITY 1054963 2018/2019
FONDAMENTI DI AUTOMATICA 1015384 2018/2019
FONDAMENTI DI AUTOMATICA 1015384 2017/2018
PROCESS AUTOMATION 1041422 2017/2018
FONDAMENTI DI AUTOMATICA 1015384 2016/2017
PROCESS AUTOMATION 1041422 2016/2017

Giovedì, 9:00-10:00, A213, via Ariosto 25, 00162, Roma oppure su Zoom negli stessi orari, meeting link: https://uniroma1.zoom.us/j/85108905291?pwd=eU5TSEd5bTQydytXWTZiY0NZUjhOZz09
Eventuali variazioni dell'orario sono riportate sul sito del docente: https://sites.google.com/diag.uniroma1.it/antonio-pietrabissa/teaching

(aggiornato: 31/10/2022)
Antonio Pietrabissa è Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale "Antonio Ruberti" (DIAG) dell'Università di Roma Sapienza, dove ha conseguito la laurea in Ing. Elettronica e il dottorato in Ing. dei Sistemi nel 2000 e 2004, rispettivamente, e dove, dal 2010, insegna Controlli Automatici e Process Automation. Ha ottenuto l Abilitazione Scientifica Nazionale (ASN) per Professore di Prima Fascia per il settore disciplinare 09/G1 - Automatica.
Il suo principale obiettivo di ricerca è l'applicazione della teoria del controllo alle reti mediante controllo a modello interno, processi decisionali Markov, (deep) reinforcement learning, controllo robusto, controllo non-cooperativo. Attualmente è Associate Editor per Control. Eng. Pract. (Elsevier) e per IEEE Trans. Autom. Sci. Eng.
È autore di circa 60 articoli su rivista internazionale e 100 su conferenza internazionale ed è comproprietario di un brevetto sulle applicazioni nel campo degli ausili informatici per pazienti con disabilità motorie basato su model predictive control.
La sua attività scientifica è caratterizzata dai seguenti indici bibliometrici:
- Scopus: h-index: 20; citazioni: 1212.
- Google Scholar: h-index: 23; citazioni: 1695; i-10 index: 55.
Dal 2000, ha partecipato a 18 progetti di ricerca finanziati dall'Unione Europea (come coordinatore scientifico del progetto 5G-ALLSTARS, sulle comunicazioni 5G, finanziato nell ambito della cooperazione H2020 Europe-Corea del Sud, e come coordinatore scientifico dell'unità di ricerca di 5 progetti), 4 finanziati dall'Agenzia Spaziale Europea (ESA) (coordinatore scientifico del progetto ARIES, sulla prevenzione delle emergenze per incendi), 1 finanziato dall'Agenzia Spaziale Italiana (ASI) (come coordinatore scientifico dell'unità di ricerca), 4 finanziati dal MIUR (come coordinatore scientifico dei progetti DAAS, su comunicazione sicure in aree a rischio esplosivo). Attualmente è coordinatore scientifico del progetto
- FedMedAI, su applicazioni medicali di algoritmi di Federated Learning (https://sites.google.com/diag.uniroma1.it/fedmedai/home), finanziato dalla Regione Lazio (IT).