Giovedì / Thursday 10:30-12:00 - Dipartimento di Psicologia Generale, via Venezia 12 - edificio PSICO 2 piano terra / building PSICO 2 ground floor). Link per prenotare / booking link: https://calendar.app.google/8ED8bhsijdw63B4p7

POSIZIONI:
Professore Ordinario (Intelligenza Artificiale e Scienze Cognitive),
Università di Padova
Vice-Direttore del Padova Neuroscience Center, Università di Padova
Coordinatore della Classe di Scienze Sociali, Scuola Galileiana di Studi
Superiori
Ricercatore Senior, IRCCS Ospedale San Camillo, Venezia

EDUCAZIONE:
Laurea in Psicologia Sperimentale, University of Padova, Padova, 1994
European Diploma in Cognitive Science, Scuola Internazionale Superiore di
Studi Avanzati (SISSA), Trieste, 1997
Dottorato di ricerca, Università di Trieste, 1999

ESPERIENZE PROFESSIONALI PRECEDENTI:
Research Fellow, University College London (UK), 1994-1998
Visiting Scientist, Macquarie University, Sydney (Australia), 1998
Ricercatore post-doc, Università di Padova, 1999-2000
Ricercatore Universitario, Università Vita-Salute San Raffaele, Milano,
2000-2001
Professore Associato, Università di Padova, 2001-2006
Professore Ordinario, Università di Padova, dal 1/12/2006
Invited Visiting Professor, Aix-Marseille University (France), 2011
Direttore, Centro di Scienze Cognitive, Università di Padova, 2008-2012

PREMI E FINANZIAMENTI:
Franqui Chair 2024 (Franqui Foundation) presso l''Univerisità KU Lueven,
Belgio
Membro eletto della Cognitive Science Society (dal 2022)
Vincitore di finanziamento ERC (2008, Starting Grant for Frontier Research,
European Research Council)
Premio per la miglior Tesi di Dottorato (1999) dall'Associazione Italiana di
Psicologia
Principal investigator (PI) in progetti finanziati da Commissione Europea,
McDonnell Foundation (USA), Ministero dell'Università e Ricerca, Ministero
della Salute, Fondazione Cariparo, Compagnia di San Paolo; Wellcome Trust
(UK); Royal Society of London (UK).

PRINCIPALI INCARICHI ISTITUZIONALI:
Consiglio Direttivo del Padova Neuroscience Center
Consiglio Direttivo della Scuola Galileiana di Studi Superiori
Commissione Ricerca del Dipartimento di Psicologia Generale

PUBBLICAZIONI SELEZIONATE

Zorzi, M, & Testolin, A. (2018). An emergentist perspective on the origin of number sense. Phil. Trans. R. Soc. B, 373, 20170043.

Testolin, A., Stoianov, I., & Zorzi, M. (2017). Letter perception emerges from unsupervised learning and recycling of natural image features. Nature Human Behaviour, 1, 657–664.

Sella, F., Berteletti, I., Lucangeli, D., & Zorzi, M. (2017). Preschool children use space, rather than counting, to infer the numerical magnitude of digits: Evidence for a spatial mapping principle. Cognition, 158, 56-67.

Blini, E., Romeo, Z., Spironelli, C., Pitteri, M., Meneghello, F., Bonato, M., & Zorzi, M. (2016). Multi-tasking uncovers right spatial neglect and extinction in chronic left-hemisphere stroke patients. Neuropsychologia, 92, 147-157.

Sella, F., Berteletti, I., Lucangeli, D., & ZORZI, M. (2016). Spontaneous non-verbal counting in toddlers. Developmental Science, 19, 329-337.

Testolin, A., Stoianov, I., Sperduti, A., & Zorzi, M. (2016). Learning orthographic structure with sequential generative neural networks. Cognitive Science, 40, 579–606.

Lisi, M., Bonato, M., & Zorzi, M. (2015). Pupil dilation reveals top-down attentional load during spatial monitoring. Biological Psychology, 112, 39–45.

Cutini, S., Scarpa, F., Scatturin, P., Dell’Acqua, R. & Zorzi, M. (2014). Number-space interactions in the human parietal cortex: Enlightening the SNARC effect with functional Near-Infrared Spectroscopy. Cerebral Cortex, 24(2), 444-451.

Ziegler, JC., Perry, C., & Zorzi M. (2014). Modelling reading development through phonological decoding and self-teaching: implications for dyslexia. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 369(1634), 20120397.

Zorzi, M., Barbiero, C., Facoetti, A., Lonciari, I., Carrozzi, M., Montico, M., Bravar, L., et al. (2012). Extra-large letter spacing improves reading in dyslexia. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 109(28), 11455-9.

Stoianov, I., & Zorzi, M. (2012). Emergence of a “visual number sense” in hierarchical generative models. Nature neuroscience, 15(2), 194-6.

Casarotti, M., Lisi, M., Umiltà, C., & Zorzi, M. (2012). Paying attention throgh eye movements: A computational investigation of the premotor theory of spatial attention. Journal of Cognitive Neuroscience, 14, 1519-1531.

Piazza, M., Facoetti, A., Trussardi, A. N., Berteletti, I., Conte, S., Lucangeli, D., Dehaene, S., & Zorzi, M. (2010). Developmental trajectory of number acuity reveals a severe impairment in developmental dyscalculia. Cognition, 116(1), 33-41.

Bonato, M., Priftis, K., Marenzi, R., Umiltà, C., & Zorzi, M. (2010). Increased attentional demands impair contralesional space awareness following stroke. Neuropsychologia, 48, 3934-3940.

Perry, C., Ziegler, J.C., & Zorzi, M. (2007). Nested incremental modeling in the development of computational theories: The CDP+ model of reading aloud. Psychological Review, 114, 273-315.

Zorzi M., Priftis, K., & Umilta` C. (2002). Neglect disrupts the mental number line. Nature, 417,138-139.

Le ricerche nel mio laboratorio sono rivolte allo studio delle basi
neuro-computazionali della percezione e cognizione, dallo sviluppo (tipico e
atipico) alle capacità cognitive nell'adulto e alla loro compromissione
nelle malattie neurologiche. Metodi: simulazione con modelli computazionali,
studi comportamentali (psicofisica, tempi di reazione, eye-tracking),
neuroimaging multimodale.
Principali temi: 1) reti neurali, deep learning, IA generativa; 2)
neuroscienze computazionali; 3) processi cognitivi: cognizione numerica,
spazio e attenzione, lettura di parole. Per maggiori informazioni consultare
il sito web del Computational Cognitive Neuroscience Lab
(http://ccnl.psy.unipd.it)

Argomenti di tesi:
- Intelligenza artificiale (reti neurali artificiali, deep learning, machine learning, generative AI)
- Modellistica computazionale per le scienze cognitive e le neuroscienze
- Neuroimaging computazionale (connettomica, relazione cervello-comportamento) nella normalità e patologia
- Cognizione numerica (percezione della numerosità, spazio e numeri, discalculia)
- Attenzione spaziale e movimenti oculari
- Lettura e dislessia

Tipologia di tesi:
- Bibliografica: tutti i livelli
- Psicologia sperimentale e psicofisica: tutti i livelli
- Modellistica computazionale: solo Laurea Magistrale o Dottorato
- Neuroimmaging (fMRI, fNRIRS, EEG): solo Laurea Magistrale o Dottorato
- Neuropsicologia (cerebrolesione o disturbi dell'apprendimento): solo Dottorato

Per maggiori informazioni consultare il sito web del laboratorio:
Computational Cognitive Neuroscience Lab (http://ccnl.psy.unipd.it)

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