Giulia DE MASI

Giulia De Masi possède plus de 20 ans d’expérience partagée entre la R&D dans le secteur privé et le milieu académique, en Italie et aux Émirats arabes unis, couvrant un spectre allant de la recherche fondamentale à la recherche appliquée.

Elle est actuellement Professeure associée à l’Université Sorbonne Abou Dhabi et Investigatrice principale au Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI) ainsi qu’à l’Ocean Institute Abu Dhabi. Après son doctorat en réseaux complexes, elle a été chercheuse postdoctorale à l’Université Polytechnique des Marches et chercheuse invitée au Hitachi Research Laboratory, à Nara (Japon). En 2008, elle a débuté dans le domaine de la R&D pour l’industrie maritime (Snamprogetti Center of Excellence, Italie), intégrant le Département des services d’ingénierie avancée et des projets d’innovation technologique, où elle a dirigé des projets de recherche industrielle sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique appliqués à l’environnement océanique.

Elle a travaillé dans plusieurs institutions académiques en Italie et aux Émirats arabes unis, avant de rejoindre le Technology Innovation Institute à Abou Dhabi comme Principal Scientist pendant quatre ans. Elle est auteure de plus de 100 publications évaluées par les pairs (revues et conférences), détient 3 brevets et plus de 40 rapports industriels. Elle a été distinguée par l’IEEE, en recevant le prix Women in Engineering (WIE) Propel Laureate décerné par l’Oceanic Engineering Society en collaboration avec WIE. Giulia est membre senior de l’IEEE et membre de l’AdCom de l’Oceanic Engineering Society.

Ses principaux domaines d’expertise sont l’intelligence artificielle et la modélisation mathématique appliquées à la durabilité, à l’océan et à l’environnement, en particulier l’intelligence collective, l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et la science des données, avec des applications en ingénierie océanique, menant des collaborations de recherche internationales. Ses intérêts incluent également les robots marins bio-inspirés pour la surveillance des écosystèmes sous-marins.