Ricerca, dati ambientali e software che collega sensori, analisi e applicazioni.
Sono dottorando in Informatica all’Università di Salerno, con formazione magistrale in Software Engineering e IT Management.
Il mio lavoro comprende integrazione di dati ambientali, analisi geospaziale, firmware per sistemi IoT e strumenti software per automatizzare attività operative.
Mi interessano la qualità dei dati, la ricostruzione spaziale delle misure ambientali e la riproducibilità degli esperimenti.
ASITA 2026 — ricostruzione della qualità dell’aria raccoglie codice e risultati aggregati per esperimenti di integrazione multisorgente, validazione su stazioni non osservate e analisi di coerenza di una rete di monitoraggio.
| Progetto | Ambito | Cosa contiene |
|---|---|---|
| ASITA 2026 | Ricerca ambientale | Pipeline, esperimenti e materiale di riproducibilità. |
| FirmwareSensy | Sistemi IoT | Firmware delle centraline, configurazioni e strumenti di manutenzione. |
| Modbus Sensor Library | Embedded | Libreria Arduino e PlatformIO per sensori RS485. |
| MCP AI Detection | Strumenti per la ricerca | Screening di testi accademici con indicatori e limiti espliciti; non costituisce prova di paternità. |
| Notion Woo Warehouse | Integrazioni ecommerce | Sincronizzazione delle scorte tra WooCommerce e Notion. |
| IMAP–Notion Sync | Automazione | Sincronizzazione di email e metadati verso un database Notion. |
- Dati e ricerca: Python, analisi di serie temporali, dati geospaziali e pipeline riproducibili.
- Sistemi embedded: C/C++, ESP32, Arduino, PlatformIO e comunicazione Modbus.
- Software e integrazioni: applicazioni web, API, Docker e automazione dei flussi di lavoro.
Le repository archiviate raccolgono esercitazioni, versioni storiche e materiale di riferimento. La descrizione di ciascun progetto ne chiarisce contenuto e stato.