Doctoral Consortium
Data: 19 giugno 2026
Aula: CB30A
Chairs: Valerio Guarrasi (Università Campus Bio-Medico di Roma)
Descrizione
Il Doctoral Consortium è dedicato ai dottorandi impegnati nella ricerca in Intelligenza Artificiale e rappresenta uno spazio di presentazione e discussione dei lavori in corso. L'iniziativa si inserisce nel contesto del Dottorato Nazionale in AI e favorisce il confronto tra studenti su temi di ricerca emergenti. Il Consortium costituisce un momento di scambio scientifico e di costruzione di una comunità di giovani ricercatori all'interno di Ital-IA 2026.
Programma dettagliato
Gli orari indicano l'intervallo di presentazione di ciascun contributo. L'asterisco negli autori indica l'autore/autrice presentante quando presente nei dati del programma.
| Orario | ID | Contributo |
|---|---|---|
| 11:30-13:30 | - | NVIDIA workshop on Rapid Application Development with LLMs and a Medical Use-case |
| 13:30-14:30 | Pranzo | |
| 14:30-14:40 | #46 | Machine Unlearning in Large Language Models: Challenges and Research Directions |
| 14:40-14:50 | #15 | Towards Reliable Large Language Models: Probing, Steering, and Mitigating Hallucinations |
| 14:50-15:00 | #40 | Trustworthy Language Models for Health Applications |
| 15:00-15:10 | #50 | Genomic Language Models for Biomedicine: Current Results in Virology and Future Directions |
| 15:10-15:20 | #70 | Multimodal AI-Based Integration of Handwriting for Cognitive Decline Detection: A survey |
| 15:20-15:30 | #72 | A Tablet-Based Protocol for Multimodal Cognitive Assessment |
| 15:30-15:40 | #97 | GAN-based synthesis of Diffusion Gradient Directions in Diffusion Tensor Imaging |
| 15:40-15:50 | #24 | MedSecure: Adaptive Adversarial Attacks for Medical Imaging |
| 15:50-16:00 | #32 | A Conceptual Taxonomy of Adversarial Machine Learning: Attacks and Defences |
| 16:00-16:10 | #28 | Understanding Robust Representation Learning and Data Utility under Low-Resource Conditions |
| 16:10-16:20 | #115 | Leveraging Adaptive Data-Driven Granulation for Situation-Aware ADHD Recognition |
| 16:20-16:30 | #23 | NeuroFuse-MS: From Images to Outcomes with a Knowledge-Aware Multimodal Approach to Multiple Sclerosis Progression Prediction |
| 16:30-16:40 | #12 | Hybrid Quantum-Classical Networks via Knowledge Distillation |
| 16:40-16:50 | #64 | Trustworthy Graph Neural Networks through SMT Verification |
| 16:50-17:00 | #130 | Transformer-based HBO-fNIRS-T model for binary motor task classification |
| 17:00-17:10 | #103 | LAPPATO_MCB: Literature-Aware Pipeline Partner for Adaptive Transplant Optimization |