Valentino Santucci

Valentino Santucci
Professore di II fascia
ING-INF/05
Dipartimento di Scienze umane e sociali internazionali (SUSI)
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Nota biografica: 

Valentino Santucci (Ph.D.) è Professore Associato di Ingegneria Informatica (SSD ING-INF/05) presso l'Università per Stranieri di Perugia dove, dal 2021, è Delegato del Rettore per l'Innovazione Tecnologica e i Flussi Informativi. Ha conseguito il dottorato di ricerca in Informatica e Matematica presso l'Università degli Studi di Perugia nel 2012.

I suoi principali interessi di ricerca riguardano le aree dell'Intelligenza Artificiale e dell'Intelligenza Computazionale. In particolare, nell'ambito della Evolutionary Computation, la sua ricerca si concentra sull'uso di tecniche algebriche per lo studio di spazi di ricerca combinatoriali e sulla dinamica degli algoritmi evolutivi. Altre aree di interesse sono: il Natural Language Processing, le applicazioni delle tecniche di Machine Learning all'e-learning e alla sostenibilità, e l'uso di tecnologie digitali in ambito didattico.

È autore di oltre cinquanta pubblicazioni scientifiche, ha organizzato sessioni speciali e workshop in conferenze internazionali ed è editor e guest editor per riviste scientifiche indicizzate WoS/Scopus. Infine, insegna e ha insegnato argomenti di intelligenza artificiale e informatica presso l'Università per Stranieri di Perugia, l'Università degli Studi di Perugia e la Hong Kong Baptist University.

 

Aree di ricerca: 
Artificial Intelligence
Evolutionary Computation
Natural Language Processing
Technology Enhanced Learning
Sustainability related applications of AI
Settori ERC: 
PE6_11 Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)
PE6_7 Artificial intelligence, intelligent systems, natural language processing
PE6_6 Algorithms and complexity, distributed, parallel and network algorithms, algorithmic game theory
Pubblicazioni: 

Principali Pubblicazioni:

  • Santucci, V., Baioletti, M., & Milani, A. (2016). Algebraic differential evolution algorithm for the permutation flowshop scheduling problem with total flowtime criterion. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 20(5), 682-694. [Scheda IRIS]
  • Santucci, V., Baioletti, M., & Milani, A. (2020). An algebraic framework for swarm and evolutionary algorithms in combinatorial optimization. Swarm and Evolutionary Computation, 55, 100673. [Scheda IRIS]
  • Santucci, V., & Ceberio, J. (2020). Using pairwise precedences for solving the linear ordering problem. Applied Soft Computing, 87, 105998. [Scheda IRIS]
  • Baioletti, M., Milani, A., & Santucci, V. (2020). Variable neighborhood algebraic differential evolution: An application to the linear ordering problem with cumulative costs. Information Sciences, 507, 37-52. [Scheda IRIS]
  • Santucci, V., Baioletti, M., & Di Bari, G. (2021). An improved memetic algebraic differential evolution for solving the multidimensional two-way number partitioning problem. Expert Systems with Applications, 178, 114938. [Scheda IRIS]
  • Santucci, V., Santarelli, F., Forti, L., & Spina, S. (2020). Automatic classification of text complexity. Applied Sciences, 10(20), 7285. [Scheda IRIS]
  • Santucci, V., Sbardella, T., Biscarini, C., Spina, S., & Grego, G. (2019). Soft skills with learning technologies: the project at the University for Foreigners of Perugia. In INTED2019 Proceedings. 13th International Technology, Education and Development Conference. March 11th-13th, 2019, Valencia, Spain (pp. 3700-3708). IATED. [Scheda IRIS]
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Insegnamenti: 

2023-2024

2022-2023