Dott. Mattia Zanella
Gli ultimi decenni sono stati caratterizzati da un crescente grado di automazione e informatizzazione di processi decisionali. Si può osservare come lo sviluppo tecnologico a cui assistiamo è spesso caratterizzato da una crescente complessità algoritmica dovuto alla contaminazione di diverse discipline. Gli esempi sono molteplici: intelligenza artificiale, veicoli a guida autonoma, smart city, network science e sicurezza informatica. In tutti questi casi la soluzione di problemi ad alta complessità ha affascinato scienziati di diverse discipline riconducibili alle STEM (science, engineering, technology and mathematics).
La sfida dell’automazione veicolare, ossia la possibilità di costruire automobili a guida autonoma, ha ispirato nuovi paradigmi per la gestione del traffico stradale. Tali tecnologie costituiscono una forte innovazione nel campo delle smart city, con evidenti vantaggi in termini di riduzione di emissioni inquinanti e di riduzione del rischio legato agli aspetti comportamentali propri della dinamica veicolare.
Viviamo in una società altamente interconnessa rispetto diversi fattori sociali e finanziari. Tale condizione ha ispirato molteplici ricerche nell’ambito della scienza dei network. In particolare, lo studio di tali strutture matematiche, ossia i grafi, ha conosciuto una forte attenzione grazie alla grande quantità di dati provenienti dai social network online, che ha fornito una sorta di laboratorio per osservare le proprietà statistiche a larga scala di questi sistemi. Inoltre si è rivelata di primaria importanza la capacità di resilienza di un network, ossia la sua capacità di sopportare lo smorzamento di un nodo, con evidenti applicazioni in ambito finanziario e ingegneristico.
Di grande interesse è il settore dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale. Lo sviluppo algoritmico e matematico di tali settori è molto forte anche in relazione alla computer vision e alla sicurezza informatica.
