La Prof.ssa Alessia Amelio ha conseguito la Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica presso l’Università della Calabria nel 2009. Nel 2013 ha ottenuto il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dei Sistemi e Informatica presso lo stesso ateneo. Durante il dottorato, è stata Visiting Research Scholar presso il College of Computing del Georgia Institute of Technology (USA).
Dal 2011 al 2014 è stata assegnista di ricerca presso l’Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni (ICAR) del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR). Successivamente, dal 2015 al 2016, ha ricoperto il ruolo di ricercatrice presso lo stesso istituto.
Dal 2016 al 2019 ha svolto attività di ricerca come assegnista presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica, Modellistica, Elettronica e Sistemistica (DIMES) dell’Università della Calabria. Tra il 2019 e il 2021 ha lavorato presso il TechNest dell’Università della Calabria, con i ruoli di Senior Data Scientist e Responsabile della Business Unit Machine Learning.
Dal 2021 al 2024 è stata ricercatrice a tempo determinato di tipo B presso il Dipartimento di Ingegneria e Geologia dell’Università “Gabriele D’Annunzio” di Chieti-Pescara.
Nel biennio 2023-2024 ha ricoperto l’incarico di Delegata del Rettore alla Ricerca e di Responsabile della Ricerca di Ateneo presso l’Università Telematica “Leonardo da Vinci”.
Dal 2023 è Direttrice Scientifica del Laboratorio di Ricerca “Hugo Gernsback” sulla transizione digitale e la sostenibilità delle nuove tecnologie presso l’Università Telematica “Leonardo da Vinci”.
Nel 2023 ha conseguito l’Abilitazione Scientifica Nazionale alle funzioni di Professore Universitario di seconda fascia nei Settori Concorsuali 09/H1 – Sistemi di Elaborazione delle Informazioni e 01/B1 – Informatica.
Dal 2024 è Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria e Geologia dell’Università “Gabriele D’Annunzio” di Chieti-Pescara, nonché Direttrice Scientifica del Laboratorio di High Performance Computing dello stesso dipartimento.
I suoi interessi di ricerca si concentrano sulle tecniche di intelligenza artificiale, con particolare attenzione agli approcci di machine learning e deep learning applicati a diverse tipologie di dati, al pattern recognition e ai metodi di rappresentazione ed estrazione della conoscenza. È coautrice di oltre 150 pubblicazioni scientifiche, di cui più di 40 su riviste internazionali, co-organizzatrice di numerosi eventi scientifici nei settori del pattern recognition e dei sistemi intelligenti, membro del comitato editoriale di prestigiose riviste di settore e coordinatrice scientifica di diversi progetti di ricerca nazionali.
Nel 2013 ha ricevuto il Caianiello Best Young Scientist Paper Award dall’Associazione Italiana in Computer Vision, Pattern Recognition e Machine Learning. Nel 2019 ha ottenuto il MIPRO Student Paper Award conferito dalla Croatian Society for Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics.
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