Francesco Montedori è assegnista di ricerca presso il Laboratory of Embodied Natural and Artificial Intelligence (LENAI) dell'ISTC-CNR dove studia modelli di reti neurali artificiali. In particolare la sua ricerca attuale è focalizzata sull'uso di reti neurali convolutive nel campo della computer vision, come il riconoscimento dei volti, il riconoscimento delle espressioni facciali e tracciamento dello sguardo all’interno del progetto Europeo H2020 “IM-TWIN”.
Ha conseguito la laurea magistrale con votazione di 110/110 cum laude in Neurobiologia nel 2019 presso l'Università La Sapienza, Roma, Italia. Durante la sua attività di tesi ha lavorato come tirocinante presso il European Molecular Biology Laboratory (EMBL), unità di Epigenetica e Neurobiologia, dove ha focalizzato la sua ricerca sullo studio del sistema retinopetalico negli organismi modello (topi).
Nel 2019-2020 ha conseguito il diploma presso la Scuola Avanzata in Intelligenza Artificiale (AS-AI) per approfondire le sue nozioni di neuroscienze computazionali e applicazioni di machine learning, durante la quale ha portato a termine con successo il suo progetto di ricerca incentrato su un modello computazionale che fosse in grado di classificare e discriminare le emozioni a partire da dati biometrici (Electro Dermal Activity - EDA - e Blood Volume Pulse - BVP -) e dalle immagini. Inoltre ha preso parte ad un secondo progetto volto a studiare una possibile alternativa all’attuale trattamento farmacologico del Parkinson.
Publicazioni: Caligiore D., Montedori F., Buscaglione S., Capirchio A. (2021). Frontiers in System Neuroscience, Increasing Serotonin to Reduce Parkinsonian Tremor
Parole chiave: computational neuroscience, neurobiology, computer vision, neural networks, convolutional neural network, facial expression recognition, biometric data, machine learning, EDA, BVP, Parkinsons
