
Dario Malchiodi
professore associato, Dipartimento di Informatica, Università degli Studi di Milanoscientific board, Data Science Research Centre
Studio metodi di machine learning per apprendere da dati con etichette incerte o graduali e per migliorare l'affidabilità e la compressione dei modelli di IA. Le mie ricerche trovano applicazione nella bioinformatica, in ambito medico e veterinario, nelle scienze forensi e nei beni culturali.
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- PGP 470D 8811 C4B3 787A
Tematiche di ricerca
- Affidabilità e sistemi di IA
- Compressione di modelli di machine learning
- Strutture dati apprese
- Induzione di insiemi fuzzy
- Grafi di conoscenza ed estrazione di informazione basata su LLM in biomedicina
- LLM per la progettazione di proteine ed enzimi
- Selezione di esempi negativi in reti biologiche e grafi di conoscenza
- Machine learning in ambito medico e veterinario, nelle scienze forensi e nei beni culturali
Pubblicazioni selezionate
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2027
Detecting LLM Hallucinations via Anomaly Detection on Latent Representations
Modeling Decisions for Artificial Intelligence
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2026
ADAZOR: Hypothesis Testing for Concept Drift Detection in Machine Learning
Engineering Applications of Neural Networks
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2026
Quantization-Aware Regularizers for Deep Neural Networks Compression
IJCNN 2026 Proceedings. · In stampa
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2026
Compression Techniques for Membership Functions to Fuzzy Sets Learned from Data
2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), Pisa, Italy, 2026
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2026
WWW Companion '26: Companion Proceedings of the ACM Web Conference · In stampa
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2025
Fine-tuning of conditional Transformers improves in silico enzyme prediction and generalization
Computational and Structural Biotechnology Journal 27
Progetti
- 2026–oggiDRIFTWISE: Deep and Robust Inference with Fuzzy representaTions, WIth anomaly detection and model comprESSion INDACO
- 2024–oggiDREAM: Mind your DRug: biobehavioral modEl towArd precision Medicine in depression FIS 2
- 2024–2026PRECOCO: Metodi di AI per diagnostica PRECOce del carcinoma squamoso del Cavo Orale basato su imaging label-free PNRR
- 2019–2021Multicriteria Data Structures and Algorithms: from compressed to learned indexes, and beyond PRIN
