Stefano Riffelli

Foto,  7 aprile 2025
Qualifica
Professore a contratto
Ruolo
Professore
Settore disciplinare
INF/01 - INFORMATICA
Pagina Web personale
https://www.researchgate.net/profile/Stefano-Riffelli

Stefano Riffelli è Professore a contratto per l’insegnamento di  “Elementi di Informatica e CyberSecurity” (SSD INF/01 - Informatica), inserito nel Corso di Laurea in Studi strategici per la sicurezza e le politiche internazionali [L-36].

Laureatosi in Ingegneria dei Sistemi e delle Tecnologie dell’Informazione (classe di Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica), è stato titolare di Borsa di Studio alla York University (UK) dove ha svolto la sua Tesi Magistrale sui Sistemi Multi-Agente (basi della IA) dal titolo “Advanced role-based models for organisation in MAS coordination infrastructures” presso il Computer Science Department. 

Ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca (PhD) in Scienze di Base e Applicazioni (SSD INF/01) presso l’Università di Urbino, dove ha presentato l’elaborato finale intitolato “Sustainable Comfort in Indoor Environments: Global Comfort Indices and Virtual Sensors”.

I suoi principali interessi di ricerca nell’ambito degli studi informatici e/o elettronici si concentrano sui seguenti settori:

  • L’AI - Intelligenza Artificiale (studio, analisi, organizzazione e comportamento di sistemi complessi);
  • La Cybersecurity: sicurezza informatica dei dispositivi e delle reti, Social Engineering, misure hardware e software da adottare.
  • La Domotica e più in generale i sistemi (e/o reti) “Smart”: Smart Home, Smart City e Smart Grid;
  • L’analisi, la progettazione e la realizzazione di sistemi embedded: dalla parte hardware (schede elettroniche con sensori), alla parte software (App e algoritmi per la comunicazione con l’hardware e con l’utente finale).
  • Lo sviluppo dell’Industria: Robot, Big Data, AR - realtà aumentata, stampa 3D, simulazione, sistemi integrati, IoT - Internet of Things, Cloud Computing.

È autore di pubblicazioni scientifiche con particolare riguardo al comfort, l'efficienza energetica, gli algoritmi di Machine Learning e la loro implementazione per migliorare l’IEQ - Indoor Environmental Quality.

Insegnamenti

Insegnamenti attivi nel periodo selezionato: 1.
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Corso Nome Crediti totali Online Crediti del docente Moduli svolti da questo docente
Laurea in Studi strategici per la sicurezza e le politiche internazionali [L-36] Elementi di informatica e cybersecurity (2024/2025)   6  eLearning

Di seguito sono elencati gli eventi e gli insegnamenti di Terza Missione collegati al docente:

  • Eventi di Terza Missione: eventi di Public Engagement e Formazione Continua.
  • Insegnamenti di Terza Missione: insegnamenti che fanno parte di Corsi di Studio come Corsi di formazione continua, Corsi di perfezionamento e aggiornamento professionale, Corsi di perfezionamento, Master e Scuole di specializzazione.

Organizzazione

Strutture del Dipartimento

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