Marco Console's Personal Page

Curriculum Vitae Highlights

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Appointments

Since July 2025: Professore Associato (Associate Professor).
- Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale.
- Sapienza, University of Rome
From June 2022 to June 2025: Ricercatore a Tempo Determinato di Categoria B (Tenured Assistant Professor).
- Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale.
- Sapienza, University of Rome
From October 2020 to June 2022: Ricercatore a Tempo Determinato di Categoria A (Non-Tenured Assistant Professor).
- Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale.
- Sapienza, University of Rome
From 2016 to 2020: Research Associate.
- School of Informatics.
- University of Edinburgh.
From 2013 to 2016: PhD Student in Engineering in Computer Science
- Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale.
- Sapienza, University of Rome

Service to the Community (Highlights)

Short Paper Track Chair of the Conference on Information and Knowledge Management 2026 (CIKM)
- https://cikm2026.diag.uniroma1.it/scientific-chairs/
Scientific Chair of the Reasoning Web Summer School 2023
- https://2023.declarativeai.net/events/reasoning-web
Virtual Arrangement Chair for KR 2020
- https://kr2021.kbsg.rwth-aachen.de
Guest Editor of the ACM Journal on Data Quality for the Special Issue on Quality Aspect of Data Preparation
- https://dl.acm.org/doi/full/10.1145/3626461
Program Committee Service and Reviewing Activities
- ACM PODS (PC Member) 2022, 2023, 2026
- KR (PC Member) 2020, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025, 2026
- AAAI (PC Member) 2020, 2021, 2022, 2026
- IJCAI (PC Member) 2020, 2021
- JCSS (Review)

Research Projects

SEED PNR Sapienza (personal grant)
- Querying Incomplete Heterogeneous Data.
TAILOR. Foundations of Trustworthy AI.
- EU Grant n. 952215. Sapienza, University of Rome.
MAGIC: Managing Incomplete Data.
- EPSRC Grant EP/N023056/1. School of Informatics, University of Edinburgh.
VADA: Value Added Data Systems.
- EPSRC Grant EP/M025268/1. School of Informatics, University of Edinburgh.
Optique: Scalable End-User Access to Big Data.
- EU Grant n. FP7-318338. Sapienza, University of Rome.

Research Interests

Neuro-Symbolic Artificial Intelligence
Automated Reasoning and Ontologies
Data Management
Information Integration
Knowledge Representation
Model Theory and Expressive Power of Languages

Awards

1. Ray Reiter Best Paper Award. 16th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning. link
1. Ray Reiter Best Paper Award. 22nd International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning.

Publications

Fondamenti Teorici dell'Informatica. A.A. 2026/27.

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Lezioni

Mercoledì, 10.00 - 12.00, Aula 204, Marco Polo

Giovedì, 14.00 - 18.00, Aula 204, Marco Polo

Venerdì, 12.00 - 14.00, Aula 105, Marco Polo

Docenti

Prof. Marco Console

Prof. Gianluca Cima

Per Chi è Questo Corso

Il corso è rivolto agli studenti della laurea triennale in Ingegneria Informatica e Automatica

Prerequisiti

Sebbene il corso sia pensato come introduttivo, è richiesta una buona conoscenza dei linguaggi di programmazione, delle architetture degli elaboratori e degli algoritmi e strutture dati più comuni.

Information Integration. A.Y. 2025/26

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Organization

This course is a section of the course “Large Scale Data Management”.

When and Where

Thursday, 14.00 - 17.00, Room A4, Via Ariosto, 25

Friday, 14.00 - 16.00, Room A4, Via Ariosto, 25

Teacher

Marco Console (console+infint at diag dot uniroma1 dot it)

Expected Audience

The course is part of the second year of the Master’s Deegre in Engineering in Computer Science at Sapienza, University of Rome.

Course goals

Information integration is the problem of combining together heterogeneous data residing at different sources and providing the user with a unified view of these data. Integrating heterogeneous data is fundamental problem of real world applications and is characterized by exciting issues, both theoretical and practical. In this course we will introduce the theoretical foundations of information integration and present an overview on the body of research work carried out in the area. Special attention will be devoted to the following aspects: logical foundations of information integration, architectures for information integration, modeling an information integration application, ontology-based data access and integration, processing queries in information integration, data exchange, and reasoning on queries.

Intelligenza Artificiale I Anno Accademico 2024/25

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Docente

Marco Console (console+aifil at diag dot uniroma1 dot it)

Link Google Classroom

https://classroom.google.com/c/MjMxMDU3ODU0MTla?cjc=cdcmuep

Lezioni

Lunedì, 14.00 - 16.00, Aula 1, Villa Mirafiori

Giovedì, 13.00 - 16.00, Aula 5, Villa Mirafiori

Venerdì, 14.00 - 17.00, Aula 6, Villa Mirafiori

Le lezioni iniziano Giovedì, 27/02/2025

Per Chi è Questo Corso

Il corso è rivolto agli studenti iscritti al primo anno della laurea triennale in Filosofia e Intelligenza Artificiale

Prerequisiti

Intelligenza Artificiale I è un corso di base. Nessuna nozione strettamente legata alla materia è necessaria per completare con successo il corso. E’ necessaria, però, una conoscenza di base della programmazione e della nozione di algoritmo.

Intelligenza Artificiale I Anno Accademico 2025/26

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Docenti

Marco Console (console+aifil at diag dot uniroma1 dot it)

Giuseppe de Giacomo (degiacomo at diag dot uniroma1 dot it) (Peronal Page)

Link Google Classroom

https://classroom.google.com/c/MTYyMzQ1MzE2NTkz?cjc=v4lanpdh

Lezioni

Lunedì, 08.00 - 12.00, Aula 1, Villa Mirafiori

Giovedì, 08.00 - 10.00, Aula 1, Villa Mirafiori

Venerdì, 12.00 - 14.00, Aula 1, Villa Mirafiori

Le lezioni iniziano Luned’, 24/02/2026

Per Chi è Questo Corso

Il corso è rivolto agli studenti iscritti al primo anno della laurea triennale in Filosofia e Intelligenza Artificiale

Large Scale Data Management. A.Y. 2025/26.

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Organization

The course consists of two sections:

Information Integration

Big Data Management

When and Where

Thursday, 14.00 - 17.00, Room A4, Via Ariosto, 25

Friday, 14.00 - 16.00, Room A4, Via Ariosto, 25

The exact schedule of the two section will be announced during the course

Instructors

Prof. Antonella Poggi (Big Data Management)

Prof. Marco Console (Information Integration)

For whom is this course?.

This 6 credits course is for the students of the Master in Computer Engineering (School of Information Engineering) of the Sapienza Università di Roma. This course is also for students of the PhD program in Ingegneria Informatica (Computing Engineering).

Large Scale Data Management. A.Y. 2026/27.

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Organization

The course consists of two sections:

Big Data Management

Information Integration

When and Where

Monday, 14.00 - 16.00, Room A3, Via Ariosto, 25

Wednsday, 16.00 - 19.00, Room A4, Via Ariosto, 25

The exact schedule of the two section will be announced during the course

Instructors

Prof. Antonella Poggi (Big Data Management)

Prof. Marco Console (Information Integration)

For whom is this course?.

This 6 credits course is for the students of the “Master in Computer Engineering” and the “Laurea Magistrale in Filosofia e Intelligenza Artificiale” of Sapienza, Università di Roma.

Logica, Modelli di Calcolo e Metodi Probabilistici per l'Informatica. A.A. 2024/25.

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Organizzazione

Il corso è articolato in tre sezioni sequenziali: Logica e Informatica, Modelli di Calcolo e Metodi Probabilistici per l’Informatica. Informazioni relative alle singole sezioni si trovano nelle seguenti pagine.

Logica e Informatica

Modelli di Calcolo

Metodi Probabilistici per l’Informatica

Lezioni

Martedì, 08.00 - 12.00, Aula 204, Marco Polo

Giovedì, 08.00 - 12.00, Aula 204, Marco Polo

Nota: Le tre sezioni sono sequenziali. Il corso inizierà con la sezione “Logica e Informatica”, seguita dalla sezione “Modelli di Calcolo” e si concluderà con la sezione “Metodi Probabilistici per l’Informatica”

Logica, Modelli di Calcolo e Metodi Probabilistici per l'Informatica. A.A. 2025/26.

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Organizzazione

Il corso è articolato in tre macro-argomenti: Logica e Informatica, Modelli di Calcolo e Metodi Probabilistici per l’Informatica. Maggiori informazioni si trovano ai seguenti indirizzi:

Logica e Informatica

Modelli di Calcolo

Metodi Probabilistici per l’Informatica

Lezioni

Martedì, 08.00 - 12.00, Aula 204, Marco Polo

Mercoledì, 08.00 - 12.00, Aula 204, Marco Polo

Docenti

Prof. Maurizio Lenzerini (Logica e Informatica)

Prof. Marco Console (Modelli di Calcolo)

Prof. Federico Fusco (Metodi Probabilistici per l’Informatica)

Per Chi è Questo Corso

Il corso è rivolto agli studenti della laurea triennale in Ingegneria Informatica e Automatica

Modelli di Calcolo. A.A. 2024/25

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Organizzazione

Questa pagina si riferisce alla sezione Modelli di Calcolo del corso Logica, Modelli di Calcolo e Metodi Probabilistici per l’Informatica. Per informazioni riguardanti il corso in generale è possibile consultare la seguente pagina: Logica, Modelli di Calcolo e Metodi Probabilistici per l’Informatica

Docente

Marco Console (console+lc at diag dot uniroma1 dot it)

Per Chi è Questo Corso

Il corso è rivolto agli studenti della laurea triennale in Ingegneria Informatica e Automatica

Modelli di Calcolo. A.A. 2025/26

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Organizzazione

Questa pagina si riferisce all’argomento Modelli di Calcolo del corso Logica, Modelli di Calcolo e Metodi Probabilistici per l’Informatica. Per informazioni riguardanti il corso in generale è possibile consultare la seguente pagina: Logica, Modelli di Calcolo e Metodi Probabilistici per l’Informatica

Docente

Marco Console (console+lc at diag dot uniroma1 dot it)

Per Chi è Questo Corso

Il corso è rivolto agli studenti della laurea triennale in Ingegneria Informatica e Automatica

Student Projects and Thesis Work

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Supervising student projects and thesis work is one of the aspects of teaching I value most. It offers an opportunity to work closely with students as they apply their knowledge, develop new skills, and contribute to meaningful research. A research-oriented thesis can also provide an excellent foundation for pursuing a PhD.

Possible topics for student projects and theses include:

Data-Centric Artificial Intelligence (see this page for additional information)
Neuro-Symbolic Artificial Intelligence (see this page for additional information)
Information Integration and Ontology-Based Data Management
Database Theory and Expressive Power of Formal Languages

I am happy to provide background material and discuss possible thesis directions