1) Data e Luogo di costituzione, nome e indirizzo del notaio Genova, 21 Febbraio 2013, Notaio Andrea Fusaro Via Roma 11, Genova

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1 1) Data e Luogo di costituzione, nome e indirizzo del notaio Genova, 21 Febbraio 2013, Notaio Andrea Fusaro Via Roma 11, Genova 2) Sede Legale Via Dino Col 4N, Genova 3) Oggetto Sociale l'attivita' che costituisce l'oggetto sociale e' quella inerente lo sviluppo, la produzione e commercializzazione di prodotti e servizi ad alto contenuto tecnologico. in particolare la societa' potra' svolgere attivita' di: ricerca, sviluppo e produzione di soluzioni e prodotti informatici nonche' di software; consulenza e progettazione in tema di information e communication technology (ict); installazione, manutenzione, assistenza tecnica e consulenza relativa ai prodotti ed ai processi informatici propri o di terzi; rappresentanza, anche internazionale di prodotti informatici e tecnologici propri o di terze parti consulenza gestionale e di marketing in materia informatica e di information e communication technology (ict). consulenza in discipline organizzative e gestionali. la societa' potra' partecipare in societa', enti od organismi in genere, in italia o all'estero, aventi oggetto analogo o affine a quello sociale o comunque strumentali od ancillari al miglior raggiungimento degli scopi sociali. la societa' potra', infine, compiere qualsiasi operazione commerciale, mobiliare o immobiliare o di servizio, assumere rappresentanze e agenzie con o senza deposito il tutto per il miglior conseguimento dell'oggetto sociale e purche' tali attivita' siano strumentali alla realizzazione dello stesso, compresa la concessione di garanzie reali e personali anche a favore di terzi ivi comprese le fidejussioni e potra' compiere attivita' finanziarie, purche' in via non prevalente e non nei confronti del pubblico, nonche' altre attivita' protette o professionali. 4) Attività svolta, comprese l'attività e le spese in ricerca e sviluppo; L idea imprenditoriale che sta alla base dell impresa proposta per l accreditamento come spinoff unversitaria, da qui in avanti denominata NOVIGO, nasce in seguito ad un insieme di confronti scientifici e relazioni con soggetti industriali liguri che sono nati e si sono sviluppati nel contesto del Cluster Nazionale Fabbrica Intelligente (CNFI). In tale ambito sono state gettate le basi per collaborazioni tra ricercatori universitari con competenze complementari nell ambito della ricerca di soluzioni ICT per la fabbrica manifatturiera del futuro; parallelamente i soggetti industriali hanno manifestato l esigenza di nuovi approcci e strumenti per poter adeguare la propria offerta verso le industrie manifatturiere italiane ed europee nel scenario economico attuale e del prossimo futuro. Le economie sviluppate dovranno focalizzare strategicamente la propria manifattura/industria in accordo alle proprie risorse e a dinamiche competitive del contesto internazionale. Quest ultimo è caratterizzato dal perdurare della crescita delle economie emergenti, principalmente asiatica e sud americana, che possono contare oltre che su di una forte domanda interna anche su di un basso (seppure crescente) costo del lavoro, maggiore disponibilità di materie prime, minori restrizioni 1

2 ambientali e regolamentazione, essendo così in grado di offrire prodotti di qualità crescente a prezzi più bassi rispetto a quelli realizzati dalle economie mature. Le economie mature, pertanto, si dovranno focalizzare su tecnologie innovative, soluzioni personalizzate, produzione e servizi ad alto valore aggiunto (Value Added Manufacturing), mantenendo internamente le attività ed i processi a più alto contenuto di conoscenza, rinunciando di fatto alla re internalizzazione di alcune attività manifatturiere tradizionali oramai delocalizzate. Quanto qui sintetizzato è ciò che Germania e altri paesi nord europei è stato già messo in atto nell ultimo decennio: non a caso, sebbene l Italia sia il secondo paese manifatturiero d Europa (ISTAT, 2010), il valore aggiunto della produzione è all incirca dimezzato rispetto a quello della Germania. In ambito di sviluppo sostenibile, inoltre, diventa essenziale sviluppare metodologie e tecnologie abilitanti che consentano la creazione di prodotti che utilizzano processi e sistemi di produzione in grado di minimizzare gli impatti ambientali negativi, di conservare, e laddove possibile rigenerare, energia e risorse naturali che siano sicure per i lavoratori, le comunità di cittadini e i consumatori e che ovviamente siano accettabili da un punto di vista economico. In questo senso, la World Bank, in un recente rapporto, definisce la sostenibilità come concetto declinato sotto forma di quattro principali pillar: sostenibilità umana, sociale, economica, ed ambientale. Le tecnologie chiave abilitanti, disponibili e sviluppabili, vanno pertanto declinate, progettate, adattate ed implementate al fine di garantire progressi dal punto di vista dei cosiddetti human factors (per esempio, creando un piacevole e favorevole ecosistema lavorativo per gli impiegati in uno stabilimento o azienda), dei servizi proposti agli utenti finali (per esempio, implementando azioni o generando servizi/prodotti utili, direttamente o indirettamente, alla società), di una migliore gestione delle risorse economicofinanziarie (per esempio, garantendo un maggiore o un più oculato ritorno dell investimento nel caso di ammodernamenti o finanziamenti in ambito ricerca e sviluppo) e ambientali (come già riportato in precedenza, un più efficace uso e ri uso, per esempio, delle materie prime o dei vettori energetici). Altro driver di sviluppo interessante riguarda le tecnologie e le soluzioni per migliorare la capacità delle moderne fabbriche di essere flessibili ed efficienti, mantenendo l elevato grado di automazione ormai raggiunto, in altre parole di essere riconfigurabili e adattive. Attualmente le parti meccaniche, il software di controllo ed i dispositivi meccatronici sono generalmente sviluppati in modo monolitico per soddisfare le specifiche di progetto, con scarse possibilità di effettuare modifiche in linea o di riutilizzare parti e componenti in altre applicazioni. Sono pertanto richieste metodologie e tecnologie per l implementazione dei concetti di adattamento e sviluppo modulare, riconfigurazione ed adeguamenti di macchine e robot. La missione di NOVIGO consiste quindi nel supportare aziende manifatturiere/industriali affinché queste siano più competitive, produttive, reattive, flessibili rispetto alle necessità del mercato mediante l arricchimento di prodotti e servizi e delle relative tecnologie abilitanti ICT. In particolare, supportare la progettazione e la gestione delle fabbriche del futuro attraverso un sistema informativo integrato ed olistico in cui ogni elemento è visto in relazione all intero, così da rendere possibili l ottimizzazione globale secondo dimensioni multiple. A questo scopo, NOVIGO si focalizza sul mondo della Industrial Intelligence & Analytics, ovvero sulla verticalizzazione della vision orizzontale caratteristica della Business Intelligence & Analytics al mondo produttivo e manifatturiero. Scopo finale della Industrial Intelligence & Analytics consiste nel consentire a diversi utenti, svolgenti ruoli differenti, eterogenei e complementari, di accedere tempestivamente ai dati di un impianto o struttura ed estrarre, nel modo più efficace e nei tempi dovuti, l informazione esatta e facilmente fruibile ed interpretabile. Pertanto, questa macro verticalizzazione della più nota e attualmente diffusa Business Intelligence & Analytics eredita in sé le caratteristiche della visione generalizzata orizzontale, pur avendo peculiarità specifiche del mondo industriale e manifatturiero. Se, da un lato, nella visione classica fornire un informazione eventualmente approssimata ma con tempi di risposta sub second è una condizione necessaria (sebbene non sufficiente) per il successo di uno strumento di Business Intelligence & Analytics, nel mondo manufacturing i tempi sono più dilatati, ma la correttezza e accuratezza dell informazione sono altresì basilari per consentire all utente finale di prendere le decisioni corrette ed intraprendere azioni reattive (ovvero correttive) o proattive (ovvero strategiche) adeguate ed efficaci. 2

3 Le attività di NOVIGO faranno quindi riferimento alle seguenti linee di ricerca, innovazione e trasferimento tecnologico: smart monitoring and planning: nuovi metodi di pianificazione, monitoraggio e controllo delle fabbriche intelligenti della next generation; smart maintenance: sviluppo di piattaforme integrate, modulari e scalabili per supportare l implementazione di soluzioni avanzate di manutenzione preventiva; virtual product e production system: sviluppo di nuove avanzate metodologie per il prototyping virtuale, insieme a innovative strumenti di ottimizzazione applicati ai prodotti e ai relative processi di produzione; industrial analytics: sviluppo di strumenti per la descrizione e predizione di indicatori di prestazioni a livello di fabbrica e di filiera ivi comprese le principali misure di sostenibilità industriale; intelligent diagnostics: progettazione e sviluppo di sofisticati sistemi di monitoraggio e diagnostica per prodotto/equipment, capaci di prevedere possibili guasti e criticità al fine di raggiungere migliori prestazioni sotto il profilo qualitativo, quantitativo ed energetico, che siano facilmente riconfigurabili ed adattabili a nuovi processi produttivi; smart planning & production optimization, al fine di ottimizzare e pianificare la produzione e la distribuzione dei prodotti generati e venduti in relazione a indicatori di performance legati alla sostenibilità e al ritorno economico e di investimento; improved industrial interoperability: sviluppo ed implementazione di ontologie semantiche per la modellazione di sistemi manifatturieri industriali. NOVIGO si è costituita il 21 febbraio 2013 con l obiettivo di operare nell ambito delle soluzioni di ICT per l industria manifatturiera, in particolare, rivolgendosi inizialmente ai tre seguenti ambiti: High performance analytics for manufacturing Advanced planning, scheduling & optimization systems Sustainable manufacturing solutions Tali ambiti rispondono infatti alle esigenze più pressanti espresse dalle aziende operanti nel settore manifatturiero e logistico e risultano di primaria importanza perché esse possano acquisire e mantenere un alto profilo di competitività. NOVIGO si costituisce pertanto fondando la volontà di ritagliarsi il proprio market share in ambito italiano, europeo e, potenzialmente, mondiale, proponendo soluzioni alla frontiera della tecnologia attualmente rintracciabile in letteratura scientifica. In altre parole, NOVIGO si propone pertanto di andare a colmare un gap attualmente esistente tra le necessità/richieste dei principali stakeholder e le funzionalità e servizi offerti dalla maggior parte delle aziende italiane ed estere attive nel settore delle soluzioni ICT per aziende manifatturiere e logistiche. Partendo da tali evidenze, NOVIGO ha iniziato la fase di progettazione e un primo stage di sviluppo di una piattaforma integrata che consenta: di raccogliere e gestire dati, provenienti da basi di dati eterogenee e distribuite; di fornire un layer interpretativo dei dati stessi, attraverso lo sfruttamento di tecnologie semantiche ed ontologiche all avanguardia, in grado di garantire interpretabilità e massimizzare le potenzialità di fruizione dei dati; 3

4 di essere flessibile ed estendibile, così da consentire: da un lato, l integrazione all interno di sistemi informativi proposti da altri fornitori; e, dall altro, l interfacciamento a software di terze parti. L obiettivo nella progettazione dell offerta di NOVIGO consiste, in altre parole, nel fornire una soluzione da un lato interamente consistente per le piccole e medie imprese sprovviste di un sistema informativo integrato e generalmente caratterizzate da diverse pacchetti applicativi mirati ad aspetti diversi e non integrati, dall altro integrabile facilmente nei sistemi preesistenti di grandi aziende. L architettura proposta prevede quindi un implementazione basata su tecnologie web, ed in particolare sul paradigma Software as a Service (SaaS) basato su web services, realizzati, distribuiti ed eseguiti sotto forma di app sul sistema. Questa architettura consente di ottenere, con uno sforzo aggiuntivo limitato rispetto a soluzioni client based tradizionali, maggiore flessibilità, espandibilità, aderenza ai principali standard disponibili in ambito manufacturing, facilità e potenzialità d uso: il sistema richiede all utente, infatti, solamente un browser web per poter essere utilizzato. D altra parte, un infrastruttura di questo tipo consente di ottimizzare la visualizzazione dei servizi disponibili e delle funzionalità utilizzabili personalizzate sulla base del singolo utilizzatore. Grazie all aderenza ai principali standard (es. ISA 95 per il Business Model) in ambito manufacturing, l interoperabilità viene massimizzata, così come le potenzialità di integrazioni in/con software di terze parti attraverso il meccanismo delle app, fino ad una potenziale pianificazione di un offerta basata per intero sul servizio (per esempio, grazie a tecnologie cloud) piuttosto che sulla combinazione prodotto/servizio. La possibilità di usufruire di interfacce user friendly (come, per esempio, la definizione di flussi operativi sul sistema) facilita l accessibilità anche ad utenti meno esperti, con una limitata necessità di apprendimento sullo strumento. La soluzione intende quindi essere di tipo orizzontale, creando un framework comune per implementare, su di esso, le funzionalità a valore aggiunto precedentemente introdotte. L orizzontalità della proposta NOVIGO consente di ricoprire azioni di promozione e vendita del prodotto direttamente al management dei principali stakeholder del mercato, ma, allo stesso tempo, non trascurando le verticalizzazioni, in grado di consentire azioni blueprint con i principali player mid tier di riferimento in ambito manufacturing. Queste considerazioni assumono sempre maggiore importanza vista la politica di re shoring, in questo settore, in atto in alcuni dei principali scenari del mercato internazionale, sul quale NOVIGO conta di poter andare ad agire. In questo ambito, l innovatività della proposta NOVIGO consente di distinguersi dai principali competitor del mercato grazie ad alcune peculiarità, implementabili principalmente grazie all esperienza scientifico tecnologica della componente accademica della compagine fondante NOVIGO. Nella fattispecie, le tecnologie per la high performance analytics for manufacturing si prefiggono l obiettivo di individuare correlazioni e connessioni non intuitive tra i dati al fine di estrarre pattern interpretativi di alto livello, utili per identificare o predire il comportamento o i parametri descriventi un sistema complesso. A tale scopo, NOVIGO ha individuato le principali tecnologie applicabili in ambito manufacturing: Descriptive analytics, ovvero l analisi delle cause e degli effetti di eventi passati, al fine di generare una fotografia complessa e sofisticata di un sistema osservato per meglio interpretare ed interagire con il sistema stesso; 4

5 Predictive analytics, ovvero approcci in grado di trasformare i dati memorizzati nello strumento NOVIGO in informazioni TAVA Timing, Accurate, Valuable, Actionable; Prescriptive analytics, ovvero l analisi comparativa di diverse azioni, implementabili sulla scena osservata da tutti gli agenti attivi, al fine di andare oltre l analisi predittiva al fine di suggerire possibili scenari ai decision makers mostrando loro le implicazioni, nonché vantaggi e svantaggi, che l intraprendere tali azioni potrebbe comportare. In particolare, mentre alcune tecniche di descriptive analytics possono essere rintracciate in alcuni tool disponibili sul mercato (peraltro, meno flessibili e fruibili da parte dell utente finale rispetto all offerta NOVIGO), la concomitante disponibilità di algoritmi allo stato dell arte per la predictive e la nascente prescriptive analytics consentirà alle aziende del mondo manufacturing di trovare risposte a domande quali Cosa accadrà sul mio impianto? o Cosa accadrebbe se? : NOVIGO ritiene che questo avanzamento rispetto allo stato dell arte in ambito industriale possa favorire lo sviluppo del market share di NOVIGO in ambito nazionale e internazionale. Per quanto riguarda gli ambiti Advanced Manufacturing and Scheduling e Sustainable Manufacturing, NOVIGO ha iniziato il progetto e lo sviluppo di un insieme di soluzioni per la pianificazione e lo scheduling che risulteranno, oltre che fruibili singolarmente, integrate nel framework comune di NOVIGO, precedentemente introdotto. Grazie alla flessibilità, semplice configurabilità e scalabilità dello strumento, attualmente in fase di progettazione, il prodotto NOVIGO sarà altresì in grado di gestire tutte le informazioni necessarie per i livelli di planning e scheduling, ma anche di gestire la raccolta dati da sensori dedicati al monitoraggio delle prestazioni, con particolare attenzione a quelle relative ai consumi energetici e quelle necessarie per la certificazione della qualità. Il framework informativo dovrà includere le classi di dati fondamentali caratterizzanti aziende a produzione discreta e ibrida (detta anche produzione batch, tipica delle aziende alimentari o farmaceutiche) e risulterà aperto verso i principali sistemi ERP sul mercato. Dal punto di vista delle applicazioni per il planning e scheduling, le soluzioni che sono in corso di sviluppo hanno lo scopo di ottimizzare l utilizzo delle risorse e di accrescere la flessibilità e la capacità di considerare le decisioni di planning e scheduling, cruciali per l efficiente funzionamento della fabbrica, con una visione sempre più di natura globale e non solo locale. Questo non significa accentrare le decisioni, ma piuttosto tenere in considerazione le variazioni nel tempo della domanda, della capacità produttiva ed in genere della disponibilità delle risorse. Attenzione particolare verrà data alle tipologie di produzione che tengono sempre più fortemente in considerazione i requisiti/desiderata dei clienti. E infatti riconosciuto come un vantaggio competitivo per l industria manifatturiera del futuro in ambito italiano ed europeo il sempre più grande coinvolgimento dei clienti nella definizione dei prodotti, in modo da generare un offerta personalizzata e di alta qualità. Nello specifico, NOVIGO sta sviluppando una soluzione per la gestione di commesse complesse caratterizzate da un livello altissimo di personalizzazione e di conseguenza da volumi molto bassi, ed una soluzione per la pianificazione di sistemi di assemblaggio di tipo mixed model caratterizzate da linee produttive non dedicate a singoli tipi di prodotti ma in grado di fabbricare prodotti di famiglie diverse e loro varianti. Infine, l attività di ricerca e sviluppo della prima fase di vita di NOVIGO comprende anche l analisi e la progettazione di un sistema per la pianificazione di dettaglio di attività produttive orientata alla riduzione dei consumi energetici (energy aware scheduling), particolarmente significativo per le aziende manifatturiere ad alti e medi consumi energetici. 5

6 Nel 2014 alle suddette linee di ricerca si è aggiunta un attività riguardante il tema della simulazione con particolare attenzione ad applicazioni finalizzate al miglioramento delle prestazioni in sistemi complessi. L occasione che ha stimolato questa attività è stata una collaborazione con Selex ES, società che ha tra le proprie principali attività lo sviluppo e commercializzazione di sistemi di automazione postale corredati da strumenti ICT per la loro gestione (i clienti di tali sistemi sono le società nazionali per la gestione dei servizi postali, come Poste Italiane). In questo ambito NOVIGO ha sviluppato una serie di strumenti atti a migliorare l efficienza produttiva di un impianto di smistamento postale. In particolare, NOVIGO ha sviluppato un simulatore di impianto postale in grado di gestire milioni di eventi in pochi minuti e di evidenziare eventuali criticità nelle successive ore di attività dell impianto. L obiettivo di tale sistema è infatti simulare l evoluzione del sistema nel breve periodo (generalmente 48 ore) partendo dal suo stato corrente, in modo da effettuare una valutazione preventiva delle prestazioni del sistema e soprattutto evidenziarne possibili criticità. Per questo NOVIGO, in collaborazione con Selex ES, ha definito un modello generale di sistema di automazione postale ed ha sviluppato un sistema di supporto alla configurazione per tale tipo di sistemi. NOVIGO ha quindi sviluppato uno strumento per la previsione della domanda di elementi postali da smistare all interno dell impianto; tale sistema è di fondamentale importanza in quanto consente di alimentare il sistema previsionale di simulazione di impianto con la domanda di servizio che verosimilmente dovrà essere soddisfatta nelle prossime ore (e che in genere non è nota a priori). Quest ultima attività ricade nel filone dell analytics poichè infatti la previsione della domanda è basata sull analisi dei dati storici raccolti per l impianto considerato. 5) Elenco dei soci 6

7 6) Indicazione dei titoli di studio e delle esperienze professionali dei d soci e del personalee che lavoraa nella start up, esclusi dati sensibili Anghinolfi Davide Davide Anghinolfi è attualmente assegnista di ricerca presso l Universitàà di Genova dopo aver vinto il bando di ricerca denominato Studio e sviluppo s di metodologiee per lo scheduling di tipo reattivo in ambito manifatturiero ; è inoltre amministratore dello spin off universitario IROI srl. Ha conseguito il Diploma di Laurea in i Ingegneriaa Informaticaa presso l'università di Genova il con votazione 110/110 e lode. Nell aprile 2008 haa conseguitoo il titolo di Dottorato di ricerca in Ingegneria Informaticaa ed Elettronica. L attività principale a cui si è dedicato riguarda lo studio e lo sviluppo di metaeuristiche applicate allaa soluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria. I principali casi applicativi affrontati con questi algoritmi sono lo Scheduling in ambito manifatturiero, l'assegnamento di container alle locazioni di una nave, il trasporto intermodale e l'ottimizzazionee di una supply chain distribuita. 7

8 Durante la sua attività scientifica si è anche dedicato all utilizzo della programmazione matematica lineare e mista per la modellazione di problemi di pianificazione della produzione e delle scorte di parti di ricambio. Tutti i suoi lavori sono sviluppati in C++ per quanto riguarda la codifica degli algoritmi, e in C# per la parte di interfaccia grafica. Dal 2007 ad oggi è stato coinvolto in diversi progetti di ricerca regionali ed europei, in collaborazione con diverse aziende quali Atomos, Elber, Finsa, Meloria, OSN, e su tematiche riguardanti lo scheduling in ambito manifatturiero, la pianificazione del personale, la pianificazione di commessa, la simulazione di scenari operativi, lo sviluppo di interfacce mobili avanzate, l'ottimizzazione del processo trasmissivo di un segnale video. Dal 2009 è titolare dei corsi universitari di Optimization Techniques (presso Ingegneria Robotica) e Fondamenti di Informatica (presso Ingegneria Industriale). Dal 2010 è socio fondatore e amministratore dello spin off universitario IROI. Anguita Davide Davide Anguita ha ricevuto la Laurea in Ingegneria Elettronica nel 1989 e il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria Elettronica ed Informatica nel È stato Postdoc Research Assistant presso líinternational Computer Science Institute, Berkeley, USA e dal 1996 ha preso servizio presso il DIBE (Dipartimento di Ingegneria Biofisica ed Elettronica, ora DITEN) dell'università di Genova, dove svolge tuttora la propria a vità di ricerca e insegnamento. Ha conseguito l'idoneità a Professore Associato presso l'universit di Trento nel 2002 e ha preso servizio con questa qualifica al DIBE nel E' titolare presso la Facoltà di Ingegneria di Genova dei corsi "Computational Intelligence" (Ing. Elettronica/Ing. Informatica), "Neural Networks" (Robotics Engineering) e"business Intelligence" (Ing. Gestionale). Dal 2011 è Presidente del Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica e Tecnologie dell'informazione. I principali interessi di ricerca riguardano i sistemi intelligenti e la loro realizzazione su architetture di calcolo informatiche ed elettroniche. Eí stato membro delle Reti di Eccellenza Europee NeuroNet I e II, Chair della sezione Sistemi Adattivi Intelligenti per la Rete di Eccellenza Europea EUNITE (European Network on Intelligent Technologies for Smart Adaptive Systems) e Chair della Concerted Action Europea su Natural Inspired Smart Information Systems per il settore ìdata Technologiesî. Revisore di numerosi progetti di ricerca regionali (Regione Liguria e Regione Veneto), nazionali (Ministero dell'universit e della Ricerca Scientifica) e internazionali (Comunità Europea, 7 Programma Quadro). Responsabile scientifico di numerose collaborazioni di ricerca industriale sui sistemi intelligenti (Elsag, Istituto Nazionale per la Ricerca sul Cancro, Whirlpool Europa, CETENA, Electrolux Zanussi e altre) e coautore di più di 110 pubblicazioni tra riviste, capitoli di libri e comunicazioni a congressi internazionali. Coautore di due brevetti sui sistemi intelligenti e responsabile scientifico dellíaccordo quadro ( ) tra DIBE e Ferrari Sezione Sportiva per lo studio dei sistemi intelligenti applicati alla F1. Nel 2007 ha fondato la "Smartware & Data Mining", della quale è stato Presidente fino al 2010, prima spinoff a partecipazione universitaria dell'università di Genova. Membro della IEEE (Computational Intelligence Society) dal 1993, Guest Editor per le riviste internazionali Applied Soft Computing, Applied Artificial Intelligence e membro del Comitato Tecnico Scientifico di numerose conferenze internazionali (Eunite, RASC, NiSIS, IEEE ICIP, IEEE ICNC). Ghio Alessandro Alessandro Ghio ha ricevuto la Laurea Specialistica in Ingegneria Elettronica nel 2006 e ha ottenuto nel 2010 il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria Elettronica, Informatica, della Robotica e delle 8

9 Telecomunicazioni. Assegnista di Ricerca presso il Dipartimento di ingegneria navale, elettrica, elettronica e delle telecomunicazioni (DITEN) dell'università di Genova, ha collaborato all'organizzazione e alla preparazione del materiale didattico per numerosi insegnamenti per i Corsi di Laurea Triennale e Specialistica/Magistrale in Ingegneria Elettronica e Gestionale. È considerato, a partire dal 2009, Cultore della Scienza per le tematiche connesse alla "Business Intelligence", con particolare riferimento al Data Mining e alla Data Analytics. A partire dal 2008, ha avviato attività di consulenza nell'ambito del trasferimento tecnologico prendendo parte a numerose iniziative di ricerca in ambito accademico (per esempio EC CA NiSIS, l'iniziativa ERASMUS IP IP DOSSEE, EC NMP EXCELL, e la Flagship ITFoM, tutte co finanziate dall'unione Europea) ed industriale (per esempio con Iso Sistemi S.r.l., ENI S.p.A., Smartware & Data Mining S.r.l.). Alessandro Ghio lavora anche come consulente per fornire supporto tecnico ed organizzativo per la gestione di progetti di ricerca co finanziati a livello nazionale ed internazionale (per esempio in collaborazione con Elsag Datamat S.p.A., Ansaldo STS S.p.A., MAC96 S.a.s. e PROPRS Ltd. Alessandro Ghio è co autore di oltre 20 pubblicazioni su riviste o atti di convegni internazionali: per il lavoro presentato alla Conferenza IEEE Ph.D. Research in Microelectronics and Electronics (PRIME) 2007 ha vinto la Gold Leaf Best Paper Award. Lavora anche come reviewer per numerose riviste (per esempio IEEE Transactions on Neural Networks, Neural Processing Letters, Pattern Recognition Letters, Sensors) e conferenze internazionali (tra le altre, International Joint Conference on Neural Network, International Symposium on Circuits And Systems, International Conference on Artificial Neural Networks, European Symposium on Artificial Neural Networks); Ghio è stato anche selezionato come esperto revisore per rapporti tecnici di numerosi progetti di ricerca co finanziati dall'unione Europea (per esempio nell'ambito dei progetti EC Transportation ALARP e EC Security PROTECTRAIL). Nel 2007 Alessandro Ghio ha anche coorganizzato la Competition del NiSIS Symposium, mentre nel 2013 egli ha co organizzato la Special Session "Human Activity and Motion Disorder Recognition: towards smarter Interactive Cognitive Environments" alla conferenza European Symposium on Artificial Neural Networks ESANN Grosso Alberto Alberto Grosso, laureato nel 2002 in Ingegneria Informatica presso l Università degli Studi di Genova con una tesi dal titolo: Studio e realizzazione di un ambiente per lo sviluppo di applicazioni multi agente: sviluppo di un sistema su piattaforma Microsoft.NET. Nel 2003 consegue l abilitazione alla professione di Ingegnere. Nel 2006 consegue il Dottorato di Ricerca in Bioingegneria, Ingegneria Spaziale e Robotica, indirizzo Robotica, presso l Università degli Studi di Genova, con una tesi dal titolo: A Multi Agent Framework for designing Multi Robot Systems. Attualmente è titolare di un Assegno di Ricerca presso il Dipartimento di Informatica, Bioingegneria, Robotica e Ingegneria dei Sistemi (DIBRIS) dell Università degli Studi di Genova. Ricopre ruoli di coordinamento in progetti di ricerca ed è stato correlatore in numerose Tesi di Laurea. Svolge attività di consulenza professionale e formazione per aziende operanti nel settore IT principalmente su tematiche relative alla progettazione e allo sviluppo di sistemi software, alla gestione di progetti e coordinazione team di sviluppo. Svolge attività di ricerca su tematiche relative a Sistemi Software Complessi e Distribuiti, in particolare, Architetture software orientate ai servizi (SOA) a supporto di sistemi informativi distribuiti, Agent Oriented Software Engineering (AOSE), metodi di coordinazione in sistemi multi robot (MRS). Dal 2003 svolge attività di docenza nell ambito di Master Universitari e corsi professionali per aziende operanti nel settore dell Information Technology e della formazione. Possiede competenze specifiche nell ambito dell analisi, progettazione e programmazione Object Oriented (OOA, OOD, OOP), analisi, progettazione e programmazione Agent Oriented (Agent Oriented Software Engineering AOSE), sistemi distribuiti e pervasivi basati su architetture SOA (Service Oriented Architecture), analisi, progettazione e implementazione sistemi informatici a supporto di sistemi informativi 9

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