Carolina CRESPI
Carolina Crespi è assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università di Catania. Ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Informatica presso lo stesso Dipartimento, discutendo una tesi dal titolo “From Ants to Crowds: Harnessing Competition for Optimization”. È inoltre laureata in Fisica, con specializzazione in Fisica dei Sistemi Complessi, presso l’Università di Catania.
La sua attività scientifica si colloca nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e dell’Ottimizzazione e si concentra su modelli bio-ispirati, Swarm Intelligence e sistemi multi-agente. I principali interessi di ricerca includono l’Ant Colony Optimization, i sistemi complessi adattivi, il comportamento collettivo e l’Agent-Based Modeling, con particolare attenzione ai processi di decision-making distribuito, alle dinamiche di fiducia, cooperazione e competizione e alla navigazione autonoma in ambienti dinamici e sconosciuti.
L’attività di ricerca si colloca nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e dell’Ottimizzazione, con particolare attenzione ai modelli bio-ispirati, alla Swarm Intelligence e ai sistemi multi-agente. In tale contesto vengono studiati e sviluppati framework ispirati ai comportamenti collettivi naturali, con un focus specifico sull’Ant Colony Optimization (ACO) e sulle sue estensioni agent-based applicate a problemi di navigazione e ricerca di cammini in ambienti statici e dinamici.
Parallelamente, l’Agent-Based Modeling viene impiegato per analizzare dinamiche collettive, processi decisionali e meccanismi di fiducia tra agenti e tra agenti e ambiente, interpretando i parametri algoritmici anche in chiave comportamentale e sociale. Una parte rilevante della ricerca è inoltre dedicata alla navigazione autonoma in ambienti sconosciuti o parzialmente noti, nei quali gli agenti integrano memoria, percezione locale, vincoli energetici e strategie adattive al fine di bilanciare esplorazione ed efficienza.
L’attività comprende lo sviluppo di modelli computazionali, l’implementazione in NetLogo e/o Python, l’analisi statistica dei risultati e la validazione comparativa di strategie cooperative, competitive e imitative in sistemi distribuiti complessi.
Avvisi
In questa sezione vengono pubblicate comunicazioni relative agli esami e ai materiali didattici.
18/02/2026 – Progetto d’esame
- E' disponibile il progetto relativo all’appello del 18/02/2026 dell’esame di Artificial Intelligence (L-31) e Intelligenza Artificiale e Laboratorio (LM-18). Il materiale può essere scaricato al seguente link, selezionando il file ZIP denominato esame_18022026.zip: https://www.dmi.unict.it/ccrespi/artificial-intelligence/projects/
28/01/2026 – Progetto d’esame
- E' disponibile il progetto relativo all’appello del 28/01/2026 dell’esame di Artificial Intelligence (L-31) e Intelligenza Artificiale e Laboratorio (LM-18). Il materiale può essere scaricato al seguente link, selezionando il file ZIP denominato [IT]esame_28012026.zip: https://www.dmi.unict.it/ccrespi/artificial-intelligence/projects/