Sviluppo software basato su AI per applicazioni di cybersecurity presso Drivesec. Il lavoro si divide più o
meno equamente tra scrivere codice e scrivere le analisi funzionali e tecniche che trasformano un'idea in
qualcosa che un team può davvero implementare: mi piacciono entrambe le metà, e credo che sia la seconda a
determinare la riuscita o il fallimento della maggior parte dei progetti.
Al di fuori del lavoro sono un avido lettore: la fantascienza e i gialli riempiono le mie serate. I miei
interessi spaziano tra tecnologie di ogni tipo: dalle grandi opere ingegneristiche agli impianti domotici
residenziali, dalle innovazioni della Formula 1 alle loro applicazioni pratiche, dai più grandi datacenter al più
recente smartphone.
Simulatore multi-agente in Rust · 2026 · repository
Una riscrittura ex novo del lavoro di tesi qui sotto, su geografia reale, costruita per rispondere alla
domanda sui costi a cui la versione precedente non arrivava. La risposta è sì, e la parte interessante è quanto
costa: tredici autisti iscritti servono l'85% di trentadue passeggeri a 6,8 chilometri-veicolo per passeggero
trasportato, portare la flotta a trentadue veicoli guadagna altri dieci punti di tasso di servizio e ne costa
13,9, e portarla a centotrentadue non aggiunge nulla e ne costa 58,7. I posti a sedere valgono cinque volte i
veicoli, il tetto è la distanza a piedi e non l'abbinamento, e sei linee a senso unico disegnate a mano battono
ogni rete derivata automaticamente dalle stesse stazioni, perché conoscono la direzione della domanda. Un
modello linguistico si innesta sulla stessa giunzione del dispatcher usata dalle regole fisse e viene misurato
sulle stesse colonne, con il costo per decisione accanto.
Primo autore · Conferenza PFIA 2025, Digione, Francia · pp. 86–94 · luglio 2025
Una simulazione multi-agente sulla mobilità autonoma a chiamata, per capire se la rete su cui opera un
servizio debba essere strutturata o lasciata libera. Vince la rete strutturata, e non di poco: itinerari più
efficienti, meno chilometri percorsi, e un servizio che ricorda più il trasporto pubblico che una flotta di
taxi. La stessa strutturazione funziona per il carpooling in area periurbana: un servizio a chiamata costruito
attorno a poche grandi linee, che abbiamo chiamato Mobility as a Network.
Ridesharing: an analysis of performance in low-flow networks
Tesi magistrale · Politecnico di Torino · 2025
Tre tecniche diverse per una sola domanda: un servizio di ridesharing può sopravvivere su una rete con flussi
molto bassi? La risposta onesta è no, o almeno non è stato possibile dimostrare il contrario. Nessuna delle leve
comportamentali analizzate spostava il numero di partecipanti abbastanza da trasformare una rete instabile in
una funzionante. La dichiarazione anticipata di partenza apriva una strada solo in uno scenario di adozione
forzata al 100%, e anche lì i dati di simulazione non mostravano una separazione statistica netta tra gli
scenari. Ne sono emerse cifre concrete sui costi di esercizio a basso flusso: abbastanza per prendere una
decisione strategica a livello aziendale, ma non una soluzione. Anche i risultati negativi sono risultati.
