Curriculum Vitae di Francesco Finazzi

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1 Curriculum Vitae di Francesco Finazzi Affiliazione Anagrafica Università degli Studi di Bergamo Nome: Francesco Finazzi Dipartimento di Ingegneria gestionale, Data di nascita: 07/02/1981 dell'informazione e della produzione Residenza: via valle rossera, 12 viale Marconi, Dalmine (BG) Chiuduno -(BG) t: e: francesco.finazzi@unibg.it w: CV breve Francesco Finazzi è affiliato al Dipartimento di Ingegneria gestionale, dell'informazione e della produzione dell Università degli Studi di Bergamo in qualità di ricercatore a tempo determinato (RTD-B). E altresì Research Affiliate presso la School of Mathematics and Statistics della University of Glasgow. E laureato in Ingegneria informatica ed ha conseguito il Dottorato di ricerca in Statistica metodologica ed applicata presso l Università di Milano-Bicocca nel E attualmente coinvolto in 3 progetti di ricerca: o Gap Analysis for Integrated Atmospheric ECV CLImate Monitoring (Progetto europeo H2020, o Statistical modeling of environmental phenomena: pollution, meteorology, health and their interactions (Progetto FIRB, o Earthquake Network - Crowdsourced smartphone-based Earthquake Early Warning system ( E attivo nei seguenti ambiti di ricerca o Sviluppo di modelli statistici per dati funzionali geolocalizzati. o Sviluppo di modelli statistici multivariati a componenti latenti e relativa metodologia di stima per l analisi di dati ambientali di grandi dimensioni. o Sviluppo di software statistico parallelo e distribuito per la stima dei modelli di cui al punto precedente. o Sviluppo di approcci statistici per l analisi di dati provenienti da sensor network anche in modalità crowdsourcing. E autore e sviluppatore dell applicazione per smartphone Earthquake Network per la rilevazione in tempo reale di terremoti tramite reti di smartphone in modalità crowdsourcing. E membro delle seguenti società scientifiche e gruppi di ricerca: o Società Italiana di Statistica (SIS). o The International Environmental Society (TIES). o International Society for Business and Industrial Statistics (ISBIS). o Research Group for Statistical Applications to Environmental Problems (GRASPA). 1/15

2 Ha svolto annualmente periodi di visiting presso la School of Mathematics and Statistics della University of Glasgow dal 2011 al 2015 per attività di ricerca. E titolare del seguente insegnamento di Corso di Laurea o Fondamenti di Biostatistica 6 CFU, CdL triennale in Ingegneria delle Tecnologie per la Salute Dipartimento di Ingegneria gestionale, dell'informazione e della produzione. E stato titolare del seguente insegnamento di Corso di Laurea negli A.A. 2013/2014, 2014/2015 e 2015/2016: o Statistica I (87097) 9 CFU, CdL triennale in Economia aziendale Università degli Studi di Bergamo Dipartimento di Scienze Aziendali, Economiche e Metodi Quantitativi. CV esteso 1. Posizione attuale Nov Oggi Ricercatore RTD B presso il Dipartimento di Ingegneria gestionale, dell'informazione e della produzione dell Università degli Studi di Bergamo 2. Posizioni passate Mag Nov Ricercatore RTD A presso il Dipartimento di Ingegneria gestionale, dell'informazione e della produzione dell Università degli Studi di Bergamo Titolo progetto di ricerca: Gap Analysis for Integrated Atmospheric ECV CLImate Monitoring (progetto europeo Horizon 2020). Mag Apr Ricercatore RTD A presso il Dipartimento di Scienze Aziendali, Economiche e Metodi Quantitativi dell Università degli Studi di Bergamo Titolo progetto di ricerca: Statistical modeling of environmental phenomena: pollution, meteorology, health and their interactions (progetto FIRB2012). Nov Apr Assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Ingegneria dell Università degli Studi di Bergamo. Titolo progetto di ricerca: modelli statistici per il monitoraggio satellitare della qualità dell aria. Feb Ott Assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Ingegneria dell Informazione e Metodi Matematici dell Università degli Studi di Bergamo. Titolo progetto di ricerca: modelli di coregionalizzazione dinamica per il monitoraggio remoto. 2/15

3 Feb Gen Assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Ingegneria dell Informazione e Metodi Matematici dell Università degli Studi di Bergamo. Titolo progetto di ricerca: modelli statistici per la mappatura dinamica delle polveri aerodisperse con l'uso di dati satellitari. 3. Formazione Nov Ott Dottorato di ricerca in Statistica Metodologica e Applicata presso l'università degli Studi di Milano-Bicocca, Dipartimento di Metodi Quantitativi per le Scienze Economiche e Aziendali. Titolo tesi di dottorato: modelli statistici per l'analisi di immagini digitali e l'estrazione di forme geometriche. Descrizione tesi: il progetto di tesi ha riguardato l'analisi e l'estensione dei più attuali metodi statistici di modellazione e stima applicati all'analisi di immagini digitali, con particolare riferimento al problema dell estrazione di forme geometriche caratterizzanti il contorno di oggetti in esse rappresentati. Tra i metodi di modellazione si citano: Markov Random Fields, Conditional Random Fields e Deformable Contour Models; tra i metodi di stima: Monte Carlo Markov Chain (MCMC), simulated annealing, reversible jump MCMC ed expectation maximization (EM). Set Set Laurea specialistica in Ingegneria Informatica curriculum Informatica Industriale presso l'università degli Studi di Bergamo. Titolo tesi di laurea: definizione di un modello statistico e di una metodologia sperimentale per la stima dell'incertezza nella localizzazione di oggetti tramite sistemi di visione artificiale. Descrizione tesi: utilizzo delle tecniche statistiche design of experiment e sensitivity analysis per la definizione di modelli statistici empirici atti a descrivere l incertezza nella localizzazione spaziale di un oggetto rappresentato in un'immagine digitale in funzione di fattori ambientali, fattori caratterizzanti l'oggetto e fattori legati al sistema visivo. Votazione: 108/110 Set Gen Laurea di primo livello in Ingegneria Informatica curriculum Informatica Industriale presso l'università degli Studi di Bergamo. Titolo tesi di laurea: sintesi statistiche nell'analisi delle immagini. Argomento tesi: stima della posizione ed orientazioni di oggetti in sistemi a 4 gradi di libertà tramite telecamera montata su robot manipolatore. Sviluppo di una teoria sull incertezza nella stima della posizione ed orientazione. Analisi di immagini digitali tramite Markov Random Fields e funzioni dei momenti calcolate sulla distribuzione spaziale dei pixel dell immagine. Votazione: 107/110 con encomio 3/15

4 4. Attività di ricerca 4.1 Descrizione La più recente attività di ricerca di Francesco Finazzi si articola nei punti sotto dettagliati. I riferimenti bibliografici fanno riferimento al paragrafo 4.3 di questo CV. Sviluppo di modelli statistici per dati funzionali geolocalizzati La ricerca è sviluppata nell ambito del progetto europeo Horizon 2020 denominato Gap Analysis for Integrated Atmospheric ECV CLImate Monitoring (GAIA-CLIM). Il progetto ha lo scopo di migliorare l abilità nell utilizzare misure al suolo e misure sub-orbitali per caratterizzare e calibrare le osservazioni satellitari delle cosiddette Essential Climate Variables (ECVs), utili per descrivere lo stato del clima del pianeta Terra. Poiché ciascuna osservazione è rappresentata dal profilo di una ECV a diversi livelli di quota, risulta naturale trattare l osservazione come un dato funzionale. L attività di ricerca, recentemente iniziata, ha l obiettivo di sviluppare modelli spaziotemporali per dati funzionali che possano essere sfruttati per la modellazione dei dati relativi al progetto GAIA-CLIM. Sviluppo di modelli statistici multivariati a componenti latenti e relativa metodologia di stima per l analisi di dati ambientali di grandi dimensioni. I problemi di natura ambientale trovano ampio spazio nelle politiche nazionali e comunitarie per la tutela e la difesa del cittadino. La comprensione di tali problemi comporta generalmente la raccolta di dati sul fenomeno ambientale attraverso vari strumenti e modalità di misura, tra cui reti di monitoraggio al suolo e sensori installati su satelliti artificiali. I modelli statistici consentono di gestire la complessita inerente ai dataset di natura ambientale. Inoltre, l analisi dell output dei modelli è utile per comprendere meglio il fenomeno sotto esame e per prendere decisioni ragionate che possano risolvere o mitigare i problemi. All interno del progetto quadro Regione Lombardia EN17 Methods for the integration of renewable energy sources and the satellite monitoring of the environmental impact e del progetto FIRB2012 Statistical modeling of environmental phenomena: pollution, meteorology, health and their interactions, l attività di ricerca di Francesco Finazzi ha riguardato lo sviluppo di modelli innovativi per dati spazio temporali. In particolare è stato affrontato il problema relativo ai dati mancanti ed alla loro eterotopicità nel caso multivariato ([6], [11], [16]), il problema del cambio di supporto ([10]) ed il problema legato alla dimensionalità dei dati e delle matrici di varianza-covarianza coinvolte nella stima dei modelli ([7]). Altresì i modelli sono stati estesi, anche in ambito bayesiano, al fine da poter essere adottati per risolvere problemi di natura epidemiologica ([2], [3]) e problemi relativi ad applicazioni di geomarketing ([14]). Per quanto riguarda queste ultime, il modello geostatistico classico è stato esteso ([13]) andando a rilassare l'indipendenza tra osservazioni nello spazio condizionatamente ad un fenomeno latente. Ciò consente di modellare l'interazione naturale tra punti di vendita geolocalizzati nello spazio i quali competono nella vendita di uno o più prodotti ad una popolazione finita di acquirenti. L output del modello può quindi essere analizzato per l ottimizzazione spaziale delle reti di distribuzione e la massimizzazione dei volumi di vendita al dettaglio del prodotto. Sviluppo di software statistico parallelo e distribuito per la stima dei modelli di cui al punto precedente. L implementazione dei modelli statistici descritti al punto precedente ha richiesto lo sviluppo di software dedicato. L attività di ricerca ha portato alla sviluppo del software D-STEM ([9]) disponibile all'indirizzo web Il software è in grado di ricevere in input sia dati multivariati provenienti da reti di monitoraggio sia dati satellitari multivariati e consente di stimare una famiglia flessibile di modelli il cui fine ultimo è quello di mappare nello spazio e nel tempo le variabili osservate e la loro incertezza di stima. Nel caso di grandi dataset, il software è in grado di sfruttare la natura parallela e distribuita delle più recenti architetture di calcolo. Tra queste si citano l'architettura CUDA (Compute Unified Device Architecture) basata su GPU (Graphics Processing Unit) per la quale Francesco Finazzi ha contribuito allo sviluppo della libreria software GPU4GL (GPU for Gaussian Likelihood) ([12]). La libreria può essere utilizzata in qualsiasi ambiente di programmazione e fornisce algoritmi paralleli efficienti per la stima di modelli spazio temporali in ambito frequentista e bayesiano. 4/15

5 Sviluppo di approcci statistici per l analisi di dati provenienti da sensor network in modalità crowdsourcing, con particolare riferimento alla rilevazione di attività sismica. In molte applicazioni di natura ambientale e sociale, le reti denominate sensor network stanno soppiantando le classiche reti di monitoraggio in quanto meno costose e più adatte per raccogliere dati ad alta densità spaziale ed alta frequenza temporale. Le caratteristiche peculiari delle sensor network e quelle dei dati raccolti tramite esse aprono nuove sfide di ricerca in campo statistico. In questo ambito, l attività di ricerca di Francesco Finazzi si è focalizzata sulle sensor network in modalità crowdsourcing, in cui i sensori sono messi a disposizione dalla popolazione. Il nodo di rete per eccellenza è rappresentato dallo smartphone posseduto dalla persona che fa parte della sensor network, il quale può essere sfruttato per misurare molteplici variabili ambientali (temperatura, pressione, luminosità, accelerazione, etc.). Al fine di dimostrare l efficacia di sensor network basate su smartphone, Francesco Finazzi ha dato il via al progetto Earthquake Network ( che mira a sviluppare un sistema globale di early warning per terremoti. Gli smartphone in rete rilevano le onde del terremoto e comunicano l informazione ad un server centrale. Il server decide se un terremoto sta effettivamente accadendo e, nel caso, avvisa in tempo reale la popolazione che vive in città non ancora raggiunte dalle onde distruttive. L approccio statistico è stato sfruttato al fine di derivare un algoritmo in grado di rilevare il terremoto in tempo reale tenendo sotto controllo la probabilità di falso allarme ([5]), importante per non allertare inutilmente la popolazione. Il progetto di ricerca è attivo dal 2013 e la rete, composta da circa 130'000 smartphone, ha consentito di rilevare in tempo reale più di 250 terremoti in tutto il mondo. La rete rappresenta attualmente l unico sistema al mondo di early warning per terremoti basato su smartphone ed i risultati del progetto sono stati pubblicati su riviste di sismologia di prestigio internazionale ([4]). 4.2 Partecipazione a progetti di ricerca Progetto europeo Horizon 2020 Gap Analysis for Integrated Atmospheric ECV CLImate Monitoring (Grant agreement N ). Coordinatore scientifico: P. Thorne, Maynooth University. Dal 2013 Progetto Earthquake Network - Crowdsourced smartphone-based Earthquake Early Warning system Coordinatore scientifico: Francesco Finazzi Progetto FIRB 2012 Statistical modeling of environmental phenomena: pollution, meteorology, health and their interactions (codice RBFR12URQJ). Coordinatore scientifico: F. Bruno, Università di Bologna Progetto LISA GPU techniques for the Advanced Spatio-Temporal Statistical Modelling (GPU4MASST) in collaborazione con CILEA (Consorzio Interuniversitario Lombardo per L'Elaborazione Automatica). Coordinatore scientifico: M. Cameletti, Università di Bergamo Progetto quadro Regione Lombardia EN17 Methods for the integration of renewable energy sources and the satellite monitoring of the environmental impact. Coordinatore scientifico: A. Fassò, Università di Bergamo. 4.3 Collaborazioni con università estere Gen Oggi Research Affiliate presso la School of Mathematics and Statistics - University of Glasgow. 5/15

6 4.4 Pubblicazioni su riviste e libri [1] Finazzi F (2016) How a smartphone network detects earthquakes in real time. Significance. doi: /j x [2] Fassò A, Finazzi F, Ndongo F (2016) European population exposure to airborne pollutants based on a multivariate spatio-temporal model. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics. Accepted on 21 June [3] Cameletti M, Finazzi F (2016) An analysis of temporal and spatial patterns in Italian hospitalization rates for multiple diagnosis. Spatial and Spatio-temporal Epidemiology; doi: /j.sste [4] Blangiardo M, Finazzi F, Cameletti M (2016) Two-stage Bayesian model to evaluate the effect of air pollution on chronic respiratory diseases using drug prescriptions. Spatial and Spatio-temporal Epidemiology; doi: /j.sste [5] Finazzi F (2016) The Earthquake Network project: towards a crowdsourced smartphone-based earthquake early warning system. Bulletin of the Seismological Society of America; 106: [6] Finazzi F, Fassò A (2016) A statistical approach to crowdsourced smartphone-based earthquake early warning systems. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment; doi: /s [7] Calculli C, Fassò A, Finazzi F, Pollice A, Turnone A (2015) Maximum likelihood estimation of the multivariate hidden dynamic geostatistical model with application to air quality in Apulia, Italy. Environmetrics; 26: [8] Gómez-Rubio V, Cameletti M, Finazzi F (2015) Analysis of massive marked point patterns with stochastic partial differential equations. Spatial Statistics; 14: [9] Finazzi F, Haggarty R, Miller C, Scott M, Fassò A (2015) A comparison of clustering approaches for the study of the temporal coherence of multiple time series. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment; 20: [10] Finazzi F, Fassò A (2014) D-STEM: A Software for the Analysis and Mapping of Environmental Space-Time Variables. Journal of Statistical Software; 62: 1-29 [11] Fassò A, Finazzi F (2013) A varying coefficients space-time model for ground and satellite air quality data over Europe. Statistica & Applicazioni. Special Issue 2013: [12] Finazzi F, Scott, M, Fassò A (2013) A model based framework for air quality indices and population risk evaluation. With an application to the analysis of Scottish air quality data. Journal of the Royal Statistical Society - Series C; 62: [13] Cameletti M, Finazzi F (2013) A GPU software library for likelihood-based inference of environmental models with large datasets. In Grigoletto M et al. (Ed's 2013) Complex models and computational methods in statistics, Springer book - ISBN [14] Finazzi F (2013) Geostatistical modeling in the presence of interaction between the measuring instruments, with an application to the estimation of market potentials. Annals of Applied Statistics; 7: /15

7 [15] Finazzi F (2012) A comparison between the geostatistical potential model and the discrete choice logit models in the estimation of spatial market potentials. Italian Journal of Applied Statistics; 24: [16] Finazzi F (2012) A Bayesian approach to vectorization of object boundaries from digital images. Applied Stochastic Models in Business and Industry; 28: [17] Fassò A, Finazzi F (2011) Maximum likelihood estimation of the dynamic coregionalization model with heterotopic data. Environmetrics; 22: 735:748 [18] Fassò A, Finazzi F (2010) Bayesian source detection and parameter estimation of a plume model based on sensor network measurements by C. Huang et al.: Discussion 1, Applied Stochastic Models in Business and Industry 2010; 26: Pubblicazioni in atti di convegno [19] Fassò A, Finazzi F, Ndongo F (2015) Preliminary results on tapering multivariate spatio temporal models for exposure to airborne multipollutants in Europe. Book of abstract of the CLADAG 2015 meeting, Santa Margherita di Pula, 8-10 October, 2015, ISBN [20] Finazzi F, Scott M.E. (2015) A novel model-based clustering approach for massive datasets of spatially registered time series. With application to sea surface temperature remote sensing data. Book of abstract of the CLADAG 2015 meeting, Santa Margherita di Pula, 8-10 October, 2015, ISBN [21] Finazzi F, Scott M.E. (2015) Deriving minimal sea surface temperature monitoring networks from remote sensing data using coherency analysis. Proceedings of the 60th ISI World Statistics Congress, Rio de Janeiro, July, 2015, ISBN [22] Fassò A, Finazzi F, Ndongo F, (2015) Multivariate spatio temporal models for large datasets and joint exposure to airborne multipollutants in Europe. In: A. Fassò and A. Pollice (Editors). Proceedings of the GRASPA2015 Conference, Bari, June, Special issue of GRASPA Working Papers, ISSN [23] Finazzi F, Fassò A (2015) Real-time detection of earthquakes through a smartphone-based sensor network. In: A. Fassò and A. Pollice (Editors). Proceedings of the GRASPA2015 Conference, Bari, June, Special issue of GRASPA Working Papers, ISSN [24] Fassò A, Finazzi F, Mahaki B, Rabiei K (2014) Statistical analysis of water policies, air quality and climate in Isfahan. Proceedings of the METMAVII GRASPA 14 Conference, Torino, September, Special issue of GRASPA Working Paper, ISSN [25] Finazzi F, Fassò A (2014) Earthquake monitoring using volunteer smartphone-based sensor networks. Proceedings of the METMAVII GRASPA 14 Conference, Torino, September, Special issue of GRASPA Working Paper, ISSN [26] Calculli C, Turnone A, Finazzi F, Fassò A (2014) Jointly modelling air quality and meteorological variables using the D-STEM software. Proceedings of the METMAVII GRASPA 14 Conference, Torino, September, Special issue of GRASPA Working Paper, ISSN [27] Berchialla P, Blangiardo M, Cameletti M, Finazzi F, Franco-Villoria M, Ignaccolo R (2014) Spatial model for cardio-respiratory diseases hospital admission in Torino province. Proceedings of the METMAVII GRASPA 14 Conference, Torino, September, Special issue of GRASPA Working Paper, ISSN /15

8 [28] Berchialla P, Blangiardo M, Cameletti M, Finazzi F, Franco-Villoria M, Ignaccolo R (2014) Spatial modelling for air pollution epidemiology: hospital admission risk for cardio-respiratory diseases in Torino province, in S. Cabras, T. Di Battista and W. Racugno (Ed s), Proceedings of the 47th Scientific Meeting of the Italian Statistical Society, Cagliari, June, CLUEC editore, pp 1-6, ISBN [29] Blangiardo M, Cameletti M, Finazzi F (2014) Assessing the Effect of Air Pollution on Human Health Using Drug Sales Data. In JSM Proceedings, Statistics and the Environment Section. Alexandria, VA: American Statistical Association, pp , ISBN [30] Calculli C, Turnone A, Finazzi F, Pollice A, Morabito A (2014) Model based spatio-temporal analysis and mapping of apulia air quality data. In: C. Belviso, S. Fiore and M.L. Giannossi (Editors). International Conference on Atmospheric Dust, DUST 2014, Castellaneta Marina, Italy. Digilabs Pub., Bari, Italy, pp 483, ISBN [31] Fassò A, Finazzi F (2014) Model based distribution of human exposure to airborne particulate matters. In: C. Belviso, S. Fiore and M.L. Giannossi (Editors). International Conference on Atmospheric Dust, DUST 2014, Castellaneta Marina, Italy. Digilabs Pub., Bari, Italy, pp 483, ISBN [32] Finazzi F, Miller C, Scott M.E (2013) A model-based clustering approach for the analysis of environmental time series. In Muggeo V.M.R. et al. (Ed s 2013), Proceedings of the 28th International Workshop on Statistical Modelling, Vol. 1, , ISBN [33] Finazzi F, Scott M.E, Miller C (2013) The estimation of latent temporal patterns in multivariate geolocated time series. In Brentari E., Carpita M. (Ed s 2013), Advances in Latent Variables. Vita e Pensiero editor, Milan, Italy, ISBN [34] Miller C, Scott M.E, Finazzi F, Haggarty R (2013) Coherency in space of lake and river temperature and water quality records. In Brentari E., Carpita M. (Ed s 2013), Advances in Latent Variables. Vita e Pensiero editor, Milan, Italy, ISBN [35] Finazzi F, Fassò A (2012) D-STEM - A statistical software for multivariate space-time environmental data modeling. In Goncalves A.M. et al. (Ed's 2012), Proceedings of the International Workshop on Spatio- Temporal Modelling (METMA VI), ISBN [36] Fassò A, Finazzi F (2012) Spatio temporal models for dynamic mapping of exposure to air borne pollution and assessment of environmental policies. In Goncalves A.M. et al. (Ed's 2012), Proceedings of the International Workshop on Spatio-Temporal Modelling (METMA VI), ISBN [37] Finazzi F (2012) A statistical model for spatial point aggregated data. The geostatistical potential model. In Komarek A et al. (Ed's 2012), Proceedings of the 27th International Workshop on Statistical Modelling. Prague, July Tribun EU editor, ISBN [38] Finazzi F, Cameletti M (2011) GPU algorithms for the estimation of environmental models based on large datasets. Proceedings of the 7th SCo Conference. Padova, September CLEUP Editrice, ISBN [39] Finazzi F, Fassò A and Scott M.E (2011) The dynamic coregionalization model in air quality risk assessment. Proceedings of International Statistical Institute World Statistics Congress. [40] Finazzi F, Scott M.E and Fassò A (2011) A multivariate space-time model for heterogeneous air quality networks. In Conesa D et al. (Ed's 2011), Proceedings of the 26th International Workshop on Statistical Modelling, ISBN /15

9 [41] Finazzi F, Fassò A (2011) EM estimation of the Dynamic Coregionalization Model with varying coefficients. In Cafarelli B (Ed's 2011) Spatial Data Methods for Environmental and Ecological Processes - 2nd Edition, ISBN [42] Fassò A, Finazzi F and Bevilacqua M (2011) Tapering spatio temporal models. In Cafarelli B (Ed's 2011) Spatial Data Methods for Environmental and Ecological Processes - 2nd Edition, ISBN [43] Finazzi F, Fassò A (2011) Spatio-temporal modeling and remote sensing for a common European air quality assessment method. In De Zorzi S (Ed's 2011), Proceedings of From Space to Earth conference, ISBN [44] Fassò A, Finazzi F (2010) Statistical mapping of air quality by remote sensing. Uncertainty and sensitivity to missing data. In Tate N et al. (Ed's 2010), Proceedings of the Accuracy2010 conference, pp [45] Fassò A, Finazzi F (2010) The dynamic coregionalization model with application to air quality remote sensing. In Bowman A (Ed's 2010), Proceedings of International Workshop on Statistical Modelling 2010, pp [46] Fassò A, Finazzi F (2010) Air quality mapping using the dynamic coregionalization model. Proceedings of 45th Scientific Meeting of the Italian Statistical Society, ISBN [47] Fassò A, Finazzi F, Pezzetti G., Lamperti R (2009) Statistical monitoring of high speed railways. Proceedings of Geoitalia Epitome, 3/2009. ISSN Working paper [48] Finazzi F, Fassò A (2013) EM estimation of a multivariate space-time data fusion model with varying coefficients. Working papers GRASPA, [49] Finazzi F (2011) Geostatistical modelling of spatial potentials. Quaderni del Dipartimento di Ingegneria dell'informazione e metodi matematici. Serie "Matematica e Statistica" WP n.9/ms [50] Fassò A, Finazzi F, D'Ariano C (2009) Integrating satellite and ground level data for air quality monitoring and dynamical mapping. Working papers GRASPA, ISSN [51] Finazzi F, Fassò A, Brugali D (2008) Empirical modeling of uncertainty in vision systems for industrial robotic applications. Quaderni del Dipartimento di Ingegneria dell'informazione e metodi matematici. Serie "Matematica e Statistica" WP n. 11/MS Partecipazione a convegni e conferenze come relatore Finazzi F, Scott M. Analysis of coherency in sea surface water temperature using model-based clustering. TIES2015 conference. Al Ain, November 2015 Finazzi F, Scott M. A novel model-based clustering approach for massive datasets of spatially registered time series. With application to sea surface temperature remote sensing data. CLADAG2015 conference. Marina di Pula, 8-10 October /15

10 Finazzi F, Cameletti M. Identification of spatio-temporal patterns in Italian hospitalization rates using time series and cluster analysis. Geomed conference. Florence, September 2015 Finazzi F, Scott M. Deriving minimal sea surface temperature monitoring networks from remote sensing data using coherency analysis. 60th World Statistics Congress - ISI2015. Rio de Janeiro, July 2015 Finazzi F, Fassò A. Real-time detection of earthquakes through a smartphonebased sensor network. GRASPA 2015 conference. Bari, June 2015 Finazzi F, Fassò A. A volunteer smartphone-based sensor network for real time detection of earthquakes. Seismomatic conference. Valparaiso, 5-9 January 2015 Finazzi F, Scott M.E, Fassò A. A model based framework for air quality indices and population risk evaluation. With an application to the analysis of Scottish air quality data. RSS 2013 International Conference. Newcastle, 3-5 September 2013 Finazzi F, Scott M.E, Miller C, Fassò A. A model-based clustering approach for the analysis of environmental time series. IWSM Palermo, 8-12 July 2013 Finazzi F, Scott M.E, Miller C. The estimation of latent temporal patterns in multivariate geolocated time series. SIS 2013 Statistical Conference. Brescia, June 2013 Finazzi F, Scott M.E. A novel model-based clustering approach for the study of the temporal coherence of environmental time series. TIES2013 conference. Anchorage, June 2013 Finazzi F, Miller C, Scott M.E. A novel approach for the study of the temporal coherence of global time series. The 1st GloboLakes Scientific Workshop. Stirling, December 2012 Finazzi F, Fassò A. D-STEM - A statistical software for multivariate space-time environmental data modeling. METMA VI conference. Guimaraes, September 2012 Fassò A, Finazzi F. Spatio temporal models for dynamic mapping of exposure to air borne pollution and assessment of environmental policies. METMA VI conference. Guimaraes, September 2012 Finazzi F. A statistical model for spatial point aggregated data. The geostatistical potential model. IWSM'27 conference. Prague, July 2012 Finazzi F, Fassò A. Mapping population exposure and risk to airborne pollutants over large areas using ground level and satellite data. ISBIS2012 conference. Bangkok, June 2012 Finazzi F, Fassò A. Mappatura dinamica di esposizione e rischio della popolazione rispetto all'inquinante atmosferico PM10. PM2012 conference. Perugia, May 2012 Fassò A, Finazzi F. A multivariate spatio-temporal calibration model with space-time varying coefficients for the air quality assessment using remote sensing and ground level multipollutant data. TIES2012 conference. Hyderabad, 3-6 January 2012 Finazzi F, Cameletti M. GPU algorithms for the estimation of environmental models based on large datasets. 7th SCo Conference. Padova, September /15

11 Finazzi F, Fassò A. EM estimation of the Dynamic Coregionalization Model with varying coefficients. Spatial 2 conference. Foggia, 1-2 September 2011 Finazzi F, Fassò A and Scott M.E. The dynamic coregionalization model in air quality risk assessment. International Statistical Institute World Statistics Congress. Dublin, August 2011 Finazzi F, Scott M.E and Fassò A. A multivariate space-time model for heterogeneous air quality networks. IWSM 2011 conference. Valencia, July 2011 Finazzi F, Fassò A. Spatio-temporal modeling and remote sensing for a common European air quality assessment method. From Space to Earth conference. Venice, March 2011 Fassò A, Finazzi F. Statistical mapping of air quality by remote sensing. Uncertainty and sensitivity to missing data. Accuracy2010 conference. Leicester, July 2010 Finazzi F. A Bayesian Approach to the Vectorization of Objects Boundaries from Digital Images. ISBIS 2010 conference. Portoroz, 5-9 July 2010 Finazzi F, Fassò A. Applying the Dynamic Coregionalization Model to Particulate Matters Mapping Using Satellite Data. ISBIS 2010 conference. Portoroz, 5-9 July 2010 Fassò A, Finazzi F, D Ariano C. Integrating satellite and ground level data for air quality monitoring and dinamica mapping. SIS2009 conference. Pescara, September 2009 Fassò A, Finazzi F, D Ariano C. Estimation of hierarchical spatio-temporal coregionalization models with the EM algorithm. TIES2009 conference. Bologna, 5-9 July 2009 Finazzi F., Fassò A., Brugali D. Empirical modeling of uncertainty in vision system for industrial robotic applications. ENBIS-6 conference. Wroclaw, September Periodi di visiting Ott. - Dec University of Glasgow. School of Mathematics and Statistics. Supervisor Prof. Marian Scott. Progetto: high dimensional emulators for the Atmospheric Dispersion Modelling System. Nov. - Dec University of Glasgow. School of Mathematics and Statistics. Supervisor Prof. Marian Scott. Progetto: statistical models for sensors networks. Nov. - Dec University of Glasgow. School of Mathematics and Statistics. Supervisor Prof. Marian Scott. Progetto: analysis of temporal coherence of sea surface temperature at global scale. Set. - Ott University of Glasgow. School of Mathematics and Statistics. Supervisor Prof. Marian Scott. Progetto: statespace models for the analysis of the coherence of time series. Apr. - Mag University of Glasgow. School of Mathematics and Statistics. Supervisor Prof. Marian Scott. Progetto: latent global air quality indicators for Scotland. 11/15

12 Gen. - Mar University of Glasgow. Department of Statistics. Supervisor Prof. Marian Scott. Progetto: multi-pollutant population exposure and risk evaluation with measures of uncertainty. 4.9 Seminari Dec Finazzi F, Smartphone-based sensor networks and some statistical challenges: the Earthquake Network Android application. University of Glasgow. School of Mathematics and Statistics. Nov Finazzi F, European air quality modelling and population exposure distribution. Workshop on Energy, Air Quality and Sustainability: Models and Evidence. University of Bergamo. Ott Finazzi F, A geostatistical model for spatial point aggregated data. University of Glasgow. School of Mathematics and Statistics. Gen Finazzi F, Statistical space-time models in challenging applications. Interdepartmental Seminar Series MAT- STAT. Dept. of Information Technology and Mathematical Methods, University of Bergamo. Dec Finazzi F, A geostatistical approach to the estimation of spatial market potentials and to the optimization of retail networks in the presence of competitors Spring series of Lunch Seminars at the Dept. of Economics and Technology Management, University of Bergamo. Nov Finazzi F, Metodi stocastici per l'estrazione di forme geometriche minimali da immagini digitali. Dept. of Information Technology and Mathematical Methods, University of Bergamo. Nov Finazzi F, Mappatura dinamica e analisi statistica delle immagini. Servitec s.r.l. - Dalmine (BG) 4.10 Organizzazione convegni Giu Membro del comitato scientifico e del comitato organizzatore del convegno GRASPA2015. Bari, Giugno Set Membro del comitato organizzatore del Joint meeting METMA VII - GRASPA14. Torino, Settembre Gen Membro del comitato scientifico del 17th European Young Statisticians Meeting organizzato dall'european Regional Committee of the Bernoulli Society. Lisbon, 5-9 Settembre /15

13 4.11 Attività di referaggio Referee della rivista Journal of the Royal Statistical Society, Series C - ISSN Referee della rivista Environmetrics - ISSN X Referee della rivista Stochastic Environmental Research and Risk Assessment - ISSN Sviluppo software statistico D-STEM (Distributed Space Time Expectation Maximization) - Software distribuito e parallelo in ambiente Matlab per la stima di modelli statistici spazio-tempo e la mappatura dinamica di variabili fisiche, ambientali e meteorologiche osservate tramite reti a terra e remote sensing. GPU4GL (GPU for Gaussian Likelihood) - Libreria dinamica C++ per la valutazione di funzioni di verosimiglianza gaussiane caratterizzate da matrici di grandi dimensioni tramite architetture hardware parallele basate su Graphics Processing Units (GPUs) Partecipazione a società scientifiche e gruppi di ricerca Società Italiana di Statistica (SIS) The International Environmental Society (TIES) International Society for Business and Industrial Statistics (ISBIS) Research Group for Statistical Applications to Environmental Problems (GRASPA) Corsi di formazione Ott NASA Training on Remote Sensing Data Usage in Air Quality Assessments. CMAS Center - Chapel Hill, NC, USA, October Incarichi didattici universitari A.A. 2016/ Università degli Studi di Bergamo - Dipartimento di Ingegneria gestionale, dell'informazione e della produzione Docenza del corso di Fondamenti di Biostatistica 6 CFU, CdL triennale in Ingegneria delle Tecnologie per la salute A.A. 2015/ Università degli Studi di Bergamo - Dipartimento di Scienze Aziendali, Economiche e Metodi Quantitativi Docenza del corso di Statistica I (87097) 9 CFU, CdL triennale Economia aziendale A.A. 2014/ Università degli Studi di Bergamo - Dipartimento di Scienze Aziendali, Economiche e Metodi Quantitativi Docenza del corso di Statistica I (87097) 9 CFU, CdL triennale Economia aziendale A.A. 2013/ Università degli Studi di Bergamo - Dipartimento di Scienze Aziendali, Economiche e Metodi Quantitativi Docenza del corso di Statistica I (87097) 9 CFU, CdL triennale Economia aziendale 13/15

14 A.A. 2013/ Università degli Studi di Bergamo - Dipartimento di Ingegneria Docenza del corso di Statistica nell'ambito della nona edizione del Master di Gestione della Manutenzione Industriale A.A. 2012/ Università degli Studi di Bergamo - Dipartimento di Ingegneria Docenza del corso di Statistica nell'ambito dell'ottava edizione del Master di Gestione della Manutenzione Industriale A.A. 2011/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Esercitazione e tutorato relativi al corso di Statistica e Modelli Stocastici (II modulo) A.A. 2011/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Corso di statistica tramite l utilizzo di software Matlab e R per Dottorato di Ricerca in Economics and Management of Technology A.A. 2010/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Esercitazione e tutorato relativi al corso di Statistica e Modelli Stocastici (II modulo) A.A. 2009/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Attività didattica sussidiaria relativa al corso di Modelli Stocastici A.A. 2009/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Corso di statistica tramite l utilizzo di software Matlab e R per Dottorato di Ricerca in Economics and Management of Technology A.A. 2008/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Attività didattica sussidiaria relativa al corso di Modelli Stocastici A.A. 2008/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Attività di tutorato tramite software R nell'ambito dell'insegnamento di Statistica A.A. 2007/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Attività di tutorato tramite software R nell'ambito dell'insegnamento di Statistica A.A. 2007/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Attività didattica sussidiaria relativa al corso di Modelli Stocastici A.A. 2006/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Attività di tutorato tramite software Matlab nell ambito dell insegnamento di Statistica 7.5 CFU A.A. 2006/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Attività didattica sussidiaria a distanza in modalità FAD relativa al corso di Modelli Stocastici 5 CFU A.A. 2005/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Attività didattica sussidiaria a distanza in modalità FAD relativa al corso di Statistica 7.5 CFU A.A. 2005/ Università degli Studi di Bergamo - Facoltà di Ingegneria Attività di tutorato tramite software Matlab nell ambito dell insegnamento di Statistica 7.5 CFU 14/15

15 6. Attività di consulenza dipartimentale Ott T.R.S. S.p.A. - Roma SCAMPI Class A appraisal per il conseguimento del livello 5 High Maturity di CMMI Gen Next S.p.A. - Roma Corso High Maturity - Capability Maturity Model Integration (CMMI ) per conto di Business Strategy s.r.l. Set Intecs S.p.A. - Pisa Corso High Maturity - Capability Maturity Model Integration (CMMI ) per conto di Business Strategy s.r.l. Giu T.R.S. S.p.A. - Roma Corso High Maturity - Capability Maturity Model Integration (CMMI ) per conto di Business Strategy s.r.l. Apr Field s.r.l. - Lallio (BG) Sviluppo di un modello di calibrazione statistica per il monitoraggio del profilo di binari ferroviari ad alta velocità tramite sistema Rail Deformation System di Sisgeo s.r.l. Lug Accenture S.p.A. - Bratislava Corso High Maturity - Capability Maturity Model Integration (CMMI ) per conto di Business Strategy s.r.l. Dic Skyline s.r.l. - Bergamo Sviluppo di un sistema visual-servoing per il pick&place di prodotti alimentari tramite robot manipolatore dotato di telecamera. 8. CONOSCENZE INFORMATICHE Software statistico: R, Matlab. Software e architetture di calcolo parallelo: Matlab - Parallel Computing Toolbox, CUDA (GPU), Apache Spark. Sistemi operativi: Windows e Unix. Linguaggi di programmazione: C++, Pascal, Java, Delphi, SQL, PHP. Applicativi sviluppo web: WordPress 9. CONOSCENZE LINGUISTICHE Lingua Comprensione Scritto Orale Italiano Madrelingua Madrelingua Madrelingua Inglese Ottimo Ottimo Molto buono Dalmine, 07/12/2016 Francesco Finazzi 15/15