Caterina Caccavella è dottoranda in Neuro AI presso l’ETH di Zurigo e la Zurich University of Applied Sciences (ZHAW). Dopo aver conseguito la laurea triennale in Ingegneria dell’Informazione e una laurea magistrale in Neuroinformatica, ha orientato il proprio percorso di ricerca verso lo studio dei meccanismi alla base dell’intelligenza artificiale. Attualmente svolge un periodo di ricerca come visiting researcher presso il Forschungszentrum Jülich e la RWTH Aachen University.
La sua attività si colloca all’intersezione tra intelligenza artificiale e neuroscienze, un ambito che mira a comprendere come sistemi naturali e artificiali apprendano, rappresentino e interpretino il mondo. I suoi interessi spaziano dalla computer vision e dalla comprensione dell’ambiente circostante allo studio di modelli ispirati ai principi osservati nei sistemi biologici.
In particolare, esplora approcci alternativi alle architetture di deep learning tradizionali, con l’obiettivo di sviluppare sistemi più efficienti, adattivi e capaci di generalizzare a contesti nuovi. Un tema importante della sua ricerca è l’embodiment, l’idea che l’intelligenza emerga dall’interazione continua tra percezione, azione e ambiente, analogamente a quanto avviene negli organismi viventi.
Parallelamente, si interessa a comprendere come le rappresentazioni interne dei modelli di intelligenza artificiale si sviluppino durante l’apprendimento e quali meccanismi consentano loro di costruire una comprensione sempre più astratta e strutturata del mondo. In questa direzione, particolare attenzione è dedicata all’interpretabilità dei modelli, considerata un elemento fondamentale non solo per comprendere il funzionamento dei sistemi intelligenti, ma anche per renderli più trasparenti e affidabili.
