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Michela Amendola

Perfil Ciência Vitae

Interesses de Investigação
Antropologia Forense
Antropologia Biológica
Aprendizagem Automática
Análise de dados

Sou estudante de doutoramento em Antropologia Forense na Universidade de Coimbra, a minha investigação centra-se na integração de algoritmos de aprendizagem automática com a antropologia forense para melhorar a análise de esqueletos e a identificação forense. O meu trabalho tem como objetivo aplicar estas técnicas para melhorar a precisão e eficiência dos métodos tradicionais na análise de restos humanos. Tenho uma licenciatura em Ciências Biológicas pela Universidade de Salerno (2020) e um mestrado em Biologia Forense pela Universidade de Florença (2022).

Para além do meu trabalho académico, adquiri uma experiência valiosa como investigadora colaboradora no Institute of Applied Physics “Nello Carrara” (IFAC-CNR) em Florença, onde realizei recolha e análise de dados para vários projetos. Esta experiência melhorou significativamente a minha capacidade de aplicar técnicas de aprendizagem automática a problemas do mundo real, particularmente no contexto da análise de dados para aplicações antropológicas.

Além disso, adquiri experiência prática em trabalho de campo em Itália, Espanha, Sérvia e Croácia, em escavações e análise de restos mortais. Estas experiências aumentaram a minha compreensão da variação do esqueleto humano e reforçaram as aplicações práticas da antropologia forense.

Principais Publicações

 Amendola, Michela; Ikram, Salima; Lippi, Donatella; Argenti, Fabrizio; Boschin, Francesco; Carpi, Roberto; Cucci, Costanza; et al. Corresponding author: Amendola, Michela. “The Story of an Egyptian Cat Mummy Through CT Examination”. MDPI – Applied Sciences 14 21 (2024). DOI: https://doi.org/10.3390/app14219882 Website: https://www.mdpi.com/2076-3417/14/21/9882.

 Andrea Barucci; Amendola, Michela; Fabrizio Argenti; Chiara Canfailla; Costanza Cucci; Tommaso Guidi; Lorenzo Python; Massimiliano Franci. Discovering the Ancient Egyptian Hieroglyphs with Deep Learning. 2023. URL: https://www.ifac.cnr.it/wp-content/BOOKS/BOOK/HORUS/testoHORUS.pdf

Projectos de Investigação

Exploring innovative Machine Learning techniques for sex estimation in Forensic Anthropology.