
Il CREF nasce con la duplice anima di Centro di Ricerca e di Museo Storico, con l’intento di conservare e diffondere la memoria di Enrico Fermi, oltre che favorire un’ampia diffusione e comunicazione della cultura scientifica.
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Il CREF promuove linee di ricerca originali e di grande impatto, improntate ai metodi della fisica, ma con un forte carattere interdisciplinare e in relazione con i principali problemi della moderna società della conoscenza.
Da aprile 2023 sono ricercatrice presso il Museo Storico della Fisica e Centro di Studi e Ricerche Enrico Fermi (CREF, Italia). Sono una fisica sperimentale e chimica ambientale e lavoro all’interno della linea di ricerca in Fisica per i Beni Culturali, incentrata su tecniche spettroscopiche e approcci di data fusion integrati con il machine learning. La mia ricerca affronta la caratterizzazione di materiali complessi attraverso strategie multi-tecnica e modelli data-driven, con particolare attenzione a framework scalabili e interoperabili.
Da ottobre 2025 guido un progetto di ricerca, lo Space Science & Artificial Intelligence Laboratory, per lo sviluppo di pipeline modulari basate sull’IA per la fusione di dati satellitari multisensore (PRISMA, COSMO-SkyMed, Sentinel, termico), finalizzate all’estrazione di indicatori ambientali per l’agricoltura di precisione, la gestione dei rischi e delle emergenze, e i framework del Green Deal e degli SDGs. I risultati principali includono modelli di ML/DL per la change detection (analisi delle serie temporali), lo stress idrico, le isole di calore urbane (UHI) e un plugin per QGIS (“Green Change Detector”) che stima le variazioni dell’NDVI utilizzando Random Forest e U-net ONNX su dati Sentinel-2. Il progetto è stato validato attraverso iniziative dell’ASI e mira alla costituzione di uno spin-off accademico.
Nel campo delle Scienze dell’Alimentazione, sviluppo pipeline e flussi di lavoro spettroscopici per l’estrazione di benchmark spettrali e studi sulle dinamiche di bioaccumulo, combinando la spettroscopia avanzata con il machine learning.
Dal 2019 al 2023 sono stata ricercatrice post-doc presso il CREF (CREF–NAST UTOV–UCL), concentrandomi sulla caratterizzazione spettroscopica avanzata e sull’integrazione di tecniche spettroscopiche (XRF, FTIR, Raman), di diffrazione (XRD) e di imaging (tomografia a raggi X), spettroscopia neutronica, combinate con il machine learning e dataset provenienti da infrastrutture di ricerca su larga scala.
Tra il 2018 e il 2019 sono stata ricercatrice post-doc presso il CNR, contribuendo alla spettroscopia vibrazionale con neutroni nell’ambito del programma della European Spallation Source, incluse campagne presso ISIS (Regno Unito).
Nel 2017–2018 ho ricoperto incarichi di post-doc presso l’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata” (NAST), concentrandomi sulla spettroscopia neutronica e gamma.
Nel periodo 2017–2019 sono stata PI/co-PI in oltre 10 esperimenti presso infrastrutture europee per la ricerca con neutroni, sperimentando per la prima volta l’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale alle tecniche neutroniche e sviluppando una forte competenza nel design sperimentale e nell’analisi avanzata dei dati.
Sono autrice di oltre 45 pubblicazioni scientifiche, revisore per più di dieci riviste internazionali, Guest Editor per Crystals, Applied Sciences e Polymers, Topic Editor per Frontiers in Materials, membro del Topical Advisory Panel di Applied Sciences – Computing and Artificial Intelligence e revisore scientifico per l’Australian Centre for Neutron Scattering dal 2024.






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