Giulia Grani

Giulia Grani est consultante en processus industriels chez Dassault Systèmes, où elle travaille sur des projets de planification de la production. Elle vient d'un milieu académique, avec une solide expérience en tant que chercheuse en optimisation mathématique et apprentissage automatique, spécialisée dans le développement d'algorithmes d'optimisation basés sur l'IA, en particulier dans le domaine du Deep Reinforcement Learning. Ses principales applications concernent l'automatisation dans le secteur des transports, notamment dans les secteurs aérien et ferroviaire.

Par le passé, il a eu des expériences de recherche à Rome, à la Sapienza, et à Oslo, Norvège, chez SINTEF, la plus grande organisation de recherche indépendante de Scandinavie. Dans son activité, il a travaillé sur de nombreux projets, avec des acteurs privés et publics de haut niveau. Plus précisément, on peut citer l'optimisation non linéaire sur des modèles substituts de réseaux neuronaux pour la configuration dynamique de l'espace aérien, des systèmes de classification et d'extraction automatique via le traitement du langage naturel d'informations provenant de ressources documentaires obtenues par web scraping, ainsi que des méthodes de décomposition pour le problème de dispatching des trains. Plusieurs de ses travaux ont été publiés dans des revues internationales spécialisées à comité de lecture.