Professore associato presso l’Università di Trieste, con un dottorato e una laurea magistrale in Ingegneria meccanica. È stato research fellow presso il DLR – Institute for Robotics and Mechatronics nel 2016 e dal 2017 svolge ricerca principalmente in robotica spaziale, con focus sull’integrazione tra intelligenza artificiale e machine learning. Ha coordinato il progetto ESA OMG3D, dedicato a tecnologie per basi precursori spaziali, e guida REALISE2, sull’assemblaggio robotico di grandi strutture orbitali. Coordina AI4FOREST, progetto MUR che unisce robotica e machine learning per la conservazione forestale. Ha co-guidato il team di RISE, vincitore dello Space Exploration Masters 2018, che ha portato un esperimento di strutture modulari stampate in 3D sulla ISS. È attivo nei dottorati in Space Science and Technology e in Applied Data Science and Artificial Intelligence
Stefano Seriani
Professore associato presso l’Università di Trieste, con un dottorato e una laurea magistrale in Ingegneria meccanica. È stato research fellow presso il DLR – Institute for Robotics and Mechatronics nel 2016 e dal 2017 svolge ricerca principalmente in robotica spaziale, con focus sull’integrazione tra intelligenza artificiale e machine learning. Ha coordinato il progetto ESA OMG3D, dedicato a tecnologie per basi precursori spaziali, e guida REALISE2, sull’assemblaggio robotico di grandi strutture orbitali. Coordina AI4FOREST, progetto MUR che unisce robotica e machine learning per la conservazione forestale. Ha co-guidato il team di RISE, vincitore dello Space Exploration Masters 2018, che ha portato un esperimento di strutture modulari stampate in 3D sulla ISS. È attivo nei dottorati in Space Science and Technology e in Applied Data Science and Artificial Intelligence
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