Alberto D'Agostino

Dottorando
Dottorato in Scienze della Terra e dell'ambiente - XXXV ciclo
Tutor: Gaetano Ortolano

ISTRUZIONE E FORMAZIONE


[20/04/2023]
Dottorato di ricerca in Scienze della Terra e dell'ambiente (XXXV ciclo) – Università degli Studi di Catania

Titolo tesi: Nuove frontiere dell’analisi dei dati mineralogici e strutturali nell'era del machine learning: strumenti per la petrografia moderna
Relatore: Prof. Gaetano Ortolano; Co-relatore: Prof. Michele Zucali
Temi della ricerca: Petrologia numerica; Petromatica; Geodata Analysis; Machine Learning; Geomatica e GIS

[02/12/2019]
Abilitazione all’esercizio della professione di Geologo  Università degli studi di Palermo

[10/2017 – 18/10/2019]
Laurea Magistrale in Scienze Geologiche (LM-74)– Università degli Studi di Catania 
Titolo tesi: “Modellizzazione termodinamica dello sviluppo di simplectiti in un'anfibolite Eo-Varisica dei Monti Peloritani mediante il supporto di analisi di immagine quantitativa"
Relatore: Prof. Gaetano Ortolano; Co-relatore: Dr. Roberto Visalli
Voto: 110/110 cum laude

[10/2014 – 17/11/2017
Laurea Triennale in Scienze Geologiche (L-34) – Università degli Studi di Catania
Titolo tesi: “Sviluppo e sperimentazione di nuovi metodi per la classificazione automatica e l'analisi del fabric di rocce plutoniche"
Relatore: Prof. Rosolino Cirrincione; Co-Relatore: Prof. Gaetano Ortolano
Voto: 110/110 cum laude

[2009 – 2014] 
Diploma Scientifico – Liceo Scientifico "C.Caminiti", S. Teresa di Riva (ME)
Voto: 96/100

 

PARTECIPAZIONE A CONGRESSI


[16/09/2019 – 19/09/2019]
Congresso Nazionale SIMP–SGI–SOGEI Parma 2019
“Il tempo del pianeta Terra e il tempo dell'uomo: Le geoscienze fra passato e futuro”
Abstract: Ortolano G., D’Agostino A., Visalli R., Fiannacca P. & Cirrincione R.: "Development of vermicular clinopyroxene-amphibole symplectites replacing garnet in amphibolites of the Peloritani Mountain (Northeastern Sicily)"

 

ESPERIENZE LAVORATIVE


[2020 – 2021] – Università degli Studi di Catania
Didattica integrata 
Laboratorio di Applicazioni Informatiche alle Scienze della Terra per studenti
del Corso di Laurea triennale in Scienze Geologiche

[2019 – 2020] – Università degli Studi di Catania
Lezioni di informatica di base 
Lezioni indirizzate agli studenti del Corso di Laurea triennale
in Scienze Geologiche, propedeutiche per il corso Geomatica e applicazioni GIS

[10/2019 – 12/2019] – Ragusa, Italia
Traduttore lingua inglese presso ManPower S.r.l. Fil. Ragusa Colajanni
nell'ambito del progetto "Land 2D and 3D seismic project in the Fiume Tellaro concession in Sicily, Italy",
in collaborazione con Maurel & Prom Italia, GII (The Geophysical Institute of Israel) e Università degli Studi di Catania

 

COMPETENZE LINGUISTICHE


Inglese: CEFR level B1.1 (Trinity Certification, Grade 5)

 

COMPETENZE INFORMATICHE


  • Utilizzo della Suite Office (Word, Excel, PowerPoint, Publisher) – competenze avanzate
  • Programmazione Python standalone e all'interno della piattaforma ArcGIS – competenze avanzate
  • Utilizzo dei software Stereonet e ArcStereoNet (Ortolano et. al., 2021) per l'analisi statistica e la proiezione stereografica di dati azimuthali – competenze avanzate
  • Utilizzo del software Q-XRMA (Ortolano et al., 2018) per l'analisi di immagine quantitativa di sezioni sottili di campioni di lapidei naturali ed artificiali – competenze avanzate
  • Utilizzo di software GIS quali ArcGIS e QGIS – competenze buone
  • Utilizzo del software Perple_X per la ricostruzione di pseudo-sezioni termodinamicamente coerenti – competenze buone
  • Utilizzo del software MFA (Visalli et al., 2021) per l'analisi microstrutturale quantitativa di sezioni sottili di campioni di lapidei naturali ed artificiali – competenze buone
  • Programmazione con MATLAB – competenze di base

Al momento la mia attività di ricerca è focalizzata su sperimentazione, sviluppo ed implementazione di tecniche innovative per lo studio, la classificazione e l'estrapolazione di parametri quantitativi da campioni lapidei naturali ed artificiali. In particolare, gli algoritmi di auto-apprendimento (machine-learning) rivestono un ruolo importante nell'analisi di geodati multi-parametrici estratti da sezioni sottili di roccia, quali ad esempio le mappe di distribuzione degli elementi chimici (X-ray maps), le mappe BSE (Back-Scattered Electrons), le scansioni ottiche ad alta definizione.

Durante il mio percorso di formazione ho sviluppato interesse e competenze nella realizzazione di software e algoritmi utili a coadiuvare l'attività di ricerca in ambito petrologico-petrografico e geologico-strutturale, ad esempio Auto-QAPF Plutonic (classificazione automatica di rocce plutoniche) e ArcStereoNet (analisi statistica di dati azimuthali e realizzazione di proiezioni stereografiche e rose diagrams all'interno della piattaforma ArcGIS).

  1. Ortolano, G.; D’Agostino, A.; Pagano, M.; Visalli, R.; Zucali, M.; Fazio, E.; Alsop, I.; Cirrincione, R. ArcStereoNet: A New ArcGIS® Toolbox for Projection and Analysis of Meso- and Micro-Structural Data. ISPRS International Journal of Geo-Information 2021, 10. 
    DOIhttps://www.doi.org/10.3390/ijgi10020050

  2. Ortolano, G.; D’Agostino, A.; Visalli, R.; Cirrincione, R. Plutonic rocks classification: A child’s play. Rend. Online Soc. Geol. Ital. 201949, 46–54. 
    DOIhttps://doi.org/10.3301/ROL.2019.51