Emanuele Musumeci
Istruzione
Ho conseguito la Laurea Magistrale in Intelligenza Artificiale e Robotica e la Laurea Triennale in Ingegneria Informatica e Automatica presso l'Università Sapienza, entrambe con lode (110/110 cum laude).
Esperienze
Attualmente iscritto al 40° ciclo del Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale presso l'Università Sapienza di Roma, sotto la supervisione del Prof. Daniele Nardi, la mia ricerca si concentra su sistemi di Intelligenza Artificiale che sfruttano i Large Language Model (LLM) come fonti di Commonsense Knowledge per scopi inerenti la generazione di piani e strategie per agenti robotici.
L'obiettivo del mio lavoro è migliorare l'usabilità, la sicurezza e la scalabilità della Commonsense Knowledge estratta attraverso LLM multi-modali, aprendo la strada a sistemi di intelligenza artificiale più adattabili, capaci di ragionare in modo più efficace in ambienti non strutturati.
Interessi
- Large Language Models Multi-Modali (MMLLM)
- Planning simbolico
- Ragionamento automatico
- Knowledge Graphs
Membro di
Ultime pubblicazioni
| LLM Based Multi-agent Generation of Semi-structured Documents from Semantic Templates in the Public Administration Domain in LLM Based Multi-agent Generation of Semi-structured Documents from Semantic Templates in the Public Administration Domain | 2024 |
| Play Everywhere: A Temporal Logic based Game Environment Independent Approach for Playing Soccer with Robots in Lecture notes in computer science - RoboCup 2023: Robot World Cup XXVI | 2023 |
| Adaptive Team Behavior Planning using Human Coach Commands in Lecture notes in computer science (lncs, volume 13561) | 2022 |