Piccoli Flavio Ricercatore a tempo determinatoMedicinaINFO-01/A – Informatica

Flavio Piccoli è Ricercatore in Tenure Track (RTT) in Informatica presso l’Università Vita-Salute San Raffaele. La sua attività di ricerca si concentra sull’intelligenza artificiale, con particolare esperienza in computer vision, deep learning, image processing e analisi di dati multimodali, applicati a numerosi ambiti scientifici e industriali.

Ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Informatica presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca, grazie a una borsa di dottorato finanziata da Pirelli, dedicando la propria ricerca allo sviluppo di metodologie di intelligenza artificiale per il rilevamento automatico di anomalie e il controllo qualità industriale. Prima del suo ingresso all’Università Vita-Salute San Raffaele, ha ricoperto il ruolo di Ricercatore a Tempo Determinato (RTDa) presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca e ha svolto attività di ricerca presso l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN) e STMicroelectronics.

Nel corso della sua carriera ha sviluppato collaborazioni scientifiche e di trasferimento tecnologico con partner industriali quali Pirelli, Huawei e Canon, nonché con istituzioni di ricerca internazionali, tra cui il Computer Vision Center dell’Universitat Autònoma de Barcelona, dove è stato Visiting Researcher, e l’Università di Granada, presso la quale ha svolto attività di ricerca e didattica avanzata.

I suoi principali interessi scientifici riguardano lo sviluppo di metodologie di machine learning e deep learning per l’analisi e l’interpretazione automatica di immagini, segnali e dati multimodali. Le sue attività hanno interessato diversi settori applicativi, tra cui la visual anomaly detection, l’ispezione automatica della qualità industriale, il miglioramento e la personalizzazione delle immagini, il remote sensing e la geospatial AI. Particolare attenzione è rivolta all'integrazione di dati multisorgente, all'efficienza computazionale e allo sviluppo di metodologie robuste e trasferibili in contesti operativi reali.

Più recentemente, nell’ambito del progetto PNRR ONFOODS, si è occupato di intelligenza artificiale applicata all’analisi degli alimenti e alla nutrizione digitale, sviluppando algoritmi e sistemi hardware-software per il riconoscimento automatico dei cibi, la stima delle proprietà nutrizionali e la quantificazione degli sprechi alimentari. La sua attività ha integrato ricerca metodologica, sviluppo di algoritmi avanzati e trasferimento tecnologico, contribuendo alla produzione di risultati scientifici pubblicati a livello internazionale e alla realizzazione di sistemi intelligenti sperimentati in contesti operativi reali. Ha partecipato a numerosi progetti di ricerca competitivi, ricoprendo anche ruoli di responsabilità scientifica e di Principal Investigator.

È autore di pubblicazioni scientifiche su riviste internazionali di riferimento, tra cui IEEE Transactions on Image Processing, Computers in Industry, Expert Systems with Applications, Scientific Data e Neural Computing and Applications, oltre a contributi presentati in conferenze scientifiche internazionali. Ricopre incarichi editoriali come Associate Editor di IEEE Transactions on Consumer Electronics, Journal of Electronic Imaging e Frontiers in Artificial Intelligence, e svolge attività di revisione scientifica per numerose riviste internazionali. È stato inoltre invitato come relatore a conferenze, workshop e seminari scientifici nazionali e internazionali e ha contribuito all'organizzazione scientifica di workshop internazionali.

Ha maturato una consolidata esperienza nella didattica universitaria, ricoprendo incarichi di insegnamento in corsi di laurea magistrale e di dottorato, anche in contesti internazionali, tra cui il programma Erasmus+ Joint Master Degree dell’Università di Granada. Ha inoltre svolto attività di supervisione di studenti di laurea triennale, magistrale e di dottorato, contribuendo alla formazione avanzata e allo sviluppo di progetti di ricerca interdisciplinari.

PRINCIPALI PUBBLICAZIONI

1. Personalized image enhancement using neural spline color transforms

IEEE Transactions on Image Processing (2020)

S. Bianco, C. Cusano, F. Piccoli, R. Schettini

2. A novel approach to data augmentation for pavement distress segmentation

Computers in Industry (2020)

D. Mazzini, P. Napoletano, F. Piccoli, R. Schettini

3. Semi-supervised anomaly detection for visual quality inspection

Expert Systems with Applications (2021)

P. Napoletano, F. Piccoli, R. Schettini

4. A deep scalable neural architecture for soil properties estimation from spectral information

Computers & Geosciences (2023)

F. Piccoli, M. Rossini, R. Colombo, R. Schettini, P. Napoletano

5. PyTAGIT: a scalable and interactive human-in-the-loop tool for fast image annotation

Neural Computing and Applications (2025)

F. Piccoli, C. Rota, R. Kumar, G. Ciocca