Ayman Bin Kamruddin

PhD in: MERC
Ciclo: XXXVI

Titolo progetto: Processo decisionale collettivo in sistemi multi-agente con applicazioni all'interazione uomo-IA

Project title: Collective decision making in multi-agent systems with applications to human-AI interaction

Supervisor(s): Profs. Michael Richardson, Mirco Musoleso & Mario di Bernardo

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  • Buongiorno !

    Ho studiato all’Università della California a Berkeley (BA Physics 2018), all’Università di Paris-Saclay (MSc Theoretical Physics 2020) e ho trascorso del tempo presso altre istituzioni per stage di ricerca e studi correlati. Sono adesso un dottorando del terzo anno alla Scuola Superiore Meridionale di Napoli, nella programma di Modeling and Engineering Risk and Complexity.

    Ho svolto nel passato diversi progetti di ricerca, in particolare in Astrofisica Computazionale e in Bioinformatica. I miei attuali interessi di ricerca abbracciano un’ampia gamma del modellazione e controllo dei sistemi complessi, intelligenza artificiale e la psicologia umana.

    Puoi trovare più informazioni su di me sul mio sito personale.

    Hello !

    I have studied at the University of California at Berkeley (BA Physics 2018), at the University of Paris-Saclay (MSc Theoretical Physics 2020) and have spent some time at other institutions for research internships and related studies. I am now a third-year PhD student here at the School of Advanced Studies at Naples, in the Modeling and Engineering Risk and Complexity programme.

    I have performed several research projects in the past, notably in Computational Astrophysics and in Bioinformatics. My current research interests span a broad range of modelling and control of complex systems, artificial intelligence and human psychology.

    You may find more information about me by following this link to my personal website.

    Processo decisionale collettivo in sistemi multi-agente con applicazioni per l’interazione uomo/IA

    Relatori: Prof. Michael Richardson, Prof. Mario di Bernardo, Prof. Mirco Musolesi

    Le dinamiche comportamentali di complesse attività umane e multiagente, tra cui un coordinamento percettivo-motorio robusto e altamente sensibile al contesto e il processo decisionale naturalistico, possono essere modellate e comprese utilizzando gli strumenti computazionali della scienza delle reti, della meccanica classica, della dinamica non lineare e della statistica. Tali modelli di sistemi sociali possono quindi essere integrati in tecnologie interattive e sistemi uomo-cyber e ulteriormente perfezionati e adattati utilizzando i moderni metodi di intelligenza artificiale (IA), compreso l’apprendimento automatico supervisionato e l’apprendimento per rinforzo profondo. I risultanti sistemi IA e Umano-IA hanno applicazioni tra cui la robotica assistiva, l’allenamento delle abilità sociali, il controllo motorio e l’allenamento sportivo e il teaming tattico e militare uomo-macchina.

    Collective decision making in multi-agent systems with applications to human/AI interaction

    Advisors: Prof. Michael Richardson, Prof. Mario di Bernardo, Prof. Mirco Musolesi

    The behavioral dynamics of complex human and multiagent activity, including robust and highly context sensitive perceptual-motor coordination and naturalistic decision making, can be modeled and understood using the computational tools of network science, classical mechanics, nonlinear dynamics and statistics. Such social systems models can then be integrated into interactive technologies and human-cyber systems and further refined and adapted using modern artificial intelligence (AI) methods, including supervised machine learning and deep reinforcement learning. The resulting AI and Human-AI systems have applications including assistive robotics, social skills training, motor control and sports training, and tactical and military human-machine teaming.