Personen

Prof. Dr. Filippo Riccio

Zum Personenverzeichnis

Leiter des Labors Imaging and Data Science
Studiengangsfachberater für den M.Sc. Mathematics for Business and Industry
Mitglied des Research Center for Artificial Intelligence
Mitglied der Society for Industrial and Applied Mathematics

Angewandte Mathematik

Lehre

Aktuelles Semester - SoSe 2026

  • Mathematics 2 (ICS)
  • Data Science (SC)
  • Mathematical Foundations of Image Processing (MA - SC)

Vergangenen Lehrveranstaltungen  - Thematische Übersicht

  • Mathematik
    • Mathematics 1 (ICS)
    • Mathematics 2 (ICS)
    • Ingenieurmathematik 1 (NEW)
  • Bildverarbeitung
    • Mathematical Foundations of Image Processing (MA - SC)
    • Computer Vision (MBI)
  • Statistik und Datenwisschenschaft
    • Statistics (ICS)
    • Data Science (SC)

Forschung

Meine Forschungsschwerpunkte liegen in mathematischen Methoden und Algorithmen mit Anwendungen in:

  • Intelligente Dokumentanalyse und Informationsextraktion – multimodale Foundation-Modelle, synthetische Dokumentgenerierung
  • Industrieller Bildverarbeitung – intelligente Prüf- und Messsysteme auf Basis klassischer und KI-gestützter Verfahren
  • Data Science – datengetriebene Modellierung, Mustererkennung und Vorhersageanalytik
  • Optimierung – Stochastische Verfahren für großskalige und industrielle Probleme

Durch die enge Verknüpfung theoretischer Grundlagen mit praxisorientierten Anwendungen verfolge ich das Ziel, sowohl den wissenschaftlichen Fortschritt voranzutreiben als auch innovative Lösungen für die Industrie zu ermöglichen.

Werdegang

Berufliche Erfahrung

  • 01.2021 - 08.2024: Abteilungsleiter für Bildverarbeitung und KI-Systeme, evopro systems engineering AG, Regensburg
  • 02.2017 - 12.2020: Teamleiter Industrielle Bildverarbeitung, evopro systems engineering AG, Regensburg
  • 05.2015 - 01.2017: Softwareentwickler für Prüfssysteme, evopro systems engineering AG, Regensburg

Akademische Erfahrung

  • 01.2014 - 01.2015: Gastdozent, Universität Mannheim. Modellierung, Wissenschafliches Rechnen, Optimale Steuerung
  • 01.2012 - 08.2013: Postdoktorand, Universität Würzburg. Multigrid-Optimierungsmethoden
  • 01.2010 - 12.2011: Postdoktorand, Zweite Universität Neapel. Globale Optimierungsmethoden und Methoden der Optimierung erster Ordnung

Ausbildung

2005 - 2009: Promotion in Mathematik, mit Auszeichnung. Dissertation: Global Optimization Methods for the Detection of Gravitational Waves

2001-2005: Diplom in Mathematik,  110 cum laude. Diplomarbeit: A Global Optimization Algorithm for a Problem in Astrophysics

1996 - 2000: Musikhochschule Neapel „San Pietro a Majella“. Klassische Musik, Hauptfach Klavier.

Veröffentlichungen

  • di Serafino, D., Gomez, S., Milano, L., Riccio, F., Toraldo, G.: A genetic algorithm for a global optimization problem arising in the detection of gravitational waves. J. Glob. Optim. 48(1), 41–55 (2010).
  • di Serafino, D., Riccio, F.: On the application of multiple-deme parallel genetic algorithms in astrophysics. In: Proceedings of the 18th Euromicro International Conference on Parallel Distributed and Network-Based Processing, pp. 231–237 (2010).
  • di Serafino, D., Liuzzi, G., Piccialli, V., Riccio, F., Toraldo, G., A Modified DIviding RECTangles Algorithm for a Problem in Astrophysics. J Optim Theory Appl 151, 175–190 (2011).
  • De Asmundis, R., di Serafino, D.,  Riccio, F., Toraldo, G., On spectral properties of steepest descent methods, IMA Journal of Numerical Analysis, 33 (4), 416–1435, (2013).