Francesco Sovrano

Francesco è un informatico e ricercatore in data science specializzato in explainability per una IA responsabile. Ha conseguito un dottorato in Data Science and Computation nel 2023 presso l’Università di Bologna, in collaborazione con il Politecnico di Milano, sviluppando una teoria computazionale delle spiegazioni con applicazioni in interfacce utente, conformità normativa e apprendimento per rinforzo. Come Postdoctoral Researcher presso l’Università di Zurigo, ha applicato teorie della spiegazione all’ingegneria del software, all’IA nell’educazione e alla regolamentazione europea, conducendo al contempo ricerca su metodi di machine learning per il codice. In seguito è diventato Early-Career Fellow al Collegium Helveticum dell’ETH Zurigo, dove ha creato strumenti di intelligenza artificiale spiegabile (XAI) per evidenziare regole e bias nelle spiegazioni generate da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Attualmente è ricercatore postdoc presso l’Università della Svizzera italiana (USI), dove lavora a un progetto InnoSuisse sull’XAI per il rilevamento di crimini finanziari in collaborazione con Deloitte AG. Il suo lavoro mira a identificare e mitigare bias cognitivi e statistici nell’interazione uomo–IA, promuovendo sistemi di intelligenza artificiale trasparenti, etici e affidabili.

Francesco Sovrano è un informatico e ricercatore in data science specializzato in intelligenza artificiale spiegabile e responsabile (XAI), con particolare attenzione alle dimensioni filosofiche, umane e algoritmiche della spiegazione e dell’XAI, e alle sue applicazioni nell’ingegneria del software e nel diritto per la scoperta della conoscenza, il debugging e la conformità normativa. Come data scientist applicato, il suo lavoro è caratterizzato da un’elevata interdisciplinarità e talvolta si estende a temi secondari quali l’IA nell’educazione, l’interazione uomo–macchina, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento per rinforzo.