Crediamo che l'Intelligenza Artificiale farà parte delle nostre vite e disegnerà modelli di business per qualsiasi tipo di azienda, diventando parte integrante di ogni prodotto e servizio.
In questa sfida, vogliamo giocare un ruolo chiave creando strumenti di AI innovativi e affidabili, con performance elevate e durature nel tempo.
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Nicola Caporaso è imprenditore e consulente di direzione, con oltre venti anni di esperienza nel settore finanziario e del mercato dei capitali: ha collaborato con le principali banche italiane e altri istituti finanziari; ha fondato Kayrhos nel 2017, una boutique di consulenza manageriale, con un progetto professionale inedito in Business Innovation, Operational Design e Tech & Digital issues. È Startup Mentor certificato MIP presso Polihub, impegnato nel lancio di imprese innovative in molteplici settori, nonchè topic specialist in Innovazione&Trasformazione aziendale presso Bocconi Alumni e membro di AFC Net, la comunità di Amministrazione, Finanza e Controllo dell'Università Bocconi. Ha conseguito un Master in Economia Aziendale presso l'Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano e un Executive Master in Corporate Finance and Banking presso la SDA Bocconi.
Marcello Restelli è professoreassociatopresso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, attualmentedocente del corso di “Machine Learning”. È membro del Comitato del Dottorato di Ricerca in "Data Science and Computation" e sioccupa di Machine Learning con un focus particolaresulletecniche di Reinforcement Learning e sullaloroapplicazione (robotica, finanza, veicoliautonomi, gestionedellerisorseidriche, etc.). Giàmembro del Program Committee e area chair delleprincipaliconferenzeinternazionalinellasua area di ricerca (NIPS, ICML, ICLE, AISTATS, AAAI e IJCAI, etc.), è ora il referenteprincipale di oltre venti progetti di ricerca, finanziatisia dal settorepubblicochedalleprincipalisocietà private italiane (Banca Intesa, Eni, Ferrari, Pirelli, etc.). Ha pubblicatopiù di cento articolisualcunedellepiùprestigioseconferenze e rivistescientificheinternazionali ed è statorevisore per diverse pubblicazioniaccademicheinternazionali.
Nicola Gatti è professore associato presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano ed attualmente insegna i corsi di “Data Intelligence Applications” ed “Economics and Computation”. I suoi interessi di ricerca si concentrano su algoritmi di Online Learning e Ottimizzazione in ambito economico. È membro del Comitato del Dottorato di Ricerca in “Computer Science and Engineering”, del Laboratorio Nazionale Italiano per i Sistemi di Intelligenza Artificiale e dell'Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale. Inoltre, è co-direttore dell'Osservatorio italiano sull'Intelligenza Artificiale e del Centro di Ricerca&Innovazione AI del Politecnico di Milano. Nel 2020, è vincitore del “Best Paper Award” nella prestigiosa conferenza NeurIPS con il paper “No-Regret Learning Dynamics for Extensive-Form Correlated Equilibrium”.
Alessandro Nuara è Ph.D. candidate in “Information Technology” presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano. Durante la sua ricerca, ha maturato esperienza su tecniche di Online Machine Learning e sulla loro applicazione in ambienti microeconomici, con un focus particolare su online advertising e dynamic pricing. Nel 2019 ha lavorato come Applied Scientist Intern nel team di Machine Learning and Optimization di Amazon (Seattle); attualmente è assistente del corso “Data Intelligence Applications” e collabora in progetti di ricerca industriali come assegnista di ricerca al Politecnico di Milano.
Francesco Trovò è ricercatorepresso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano. Ha tenuto corsi di “Intelligenza Artificiale” presso l'Università degli Studi di Bergamo e di “Online Learning and Monitoring” per il Programma di Dottorato di Ricerca del Politecnico di Milano. I suoi interessi di ricerca riguardano tecniche di Machine Learning e la loro applicazione a diversi scenari (Health Care, Ticket Pricing, Advertising, Portfolio Optimization). Ha conseguito il Ph.D. nel 2015 e da allora collabora in qualità di ricercatore senior con il gruppo di ricerca AirLab, in oltre venti progetti scientifici e industriali finanziati da aziende italiane (Volagratis, DoveVivo, AdsHotel, RSE, etc.).
Alberto Marchesi è postdoc presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano. Ha conseguito il Ph.D. in “Information Technology” presso il Politecnico di Milano, dove ha collaborato a diversi progetti scientifici nel gruppo AirLab. Nel 2020, è vincitore del “Best Paper Award” nella prestigiosa conferenza NeurIPS con il paper “No-Regret Learning Dynamics for Extensive-Form Correlated Equilibrium”. I suoi interessi si concentrano su AI e Machine Learning, con un’enfasi particolare sull’applicazione di tecniche di AI a paradigmi economici, al fine di costruire sistemi in grado di prendere decisioni strategiche in scenari reali (ad esempio Dynamic pricing, aste e sicurezza). Si occupa anche di progettazione di algoritmi, complessità computazionale e ottimizzazione.
Alberto Maria Metelli èPh.D. candidate in “Information Technology” presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano. Ha conseguito la Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica presso il Politecnico di Milano nel 2017 e da allora ha lavorato nel gruppo AIRLab. I suoi principali interessi di ricerca riguardano l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning, con particolare attenzione al Reinforcement Learning. Ha contribuito a progetti di ricerca industriale finanziati da aziende italiane, tra cui Magneti Marelli e Ferrari.
Davide Testoni
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Marco Mussi
PhD student
Alessio Russo
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