Smart Computing

Abstract

Il programma di dottorato in Smart Computing ha iniziato il suo percorso a fine 2015 proponendosi di affrontare le tematiche di ricerca più innovative nell’area dell’informatica e delle tecnologie di elaborazione dell’informazione, che comprendono artificial intelligence, natural language processing, machine learning, computer vision, big-data analytics, optimization, internet of things, cognitive computing, cyber-physical systems, pervasive computing, social computing, reconfigurable computing, embedded systems, distributed systems.
Alcune di queste tematiche hanno iniziato a svilupparsi solo in anni recenti. Altre più consolidate, come l’intelligenza artificiale, sono negli ultimi anni definitivamente uscite da ambiti puramente accademici ed hanno iniziato a pervadere numerosi ambiti industriali, divenendo un fattore guida strategico per l’innovazione. Se questo è particolarmente evidente per le maggiori compagnie di servizi con alto valore e contenuto informativo (ad esempio Google, Facebook, Microsoft, Apple, Amazon, etc.), iniziano ad essere numerose le piccole e medie realtà industriali che necessitano di tecnologie intelligenti avanzate, in particolare per sfruttare al meglio la conoscenza insita nelle grandi moli di dati ormai facilmente collezionabili anche da questi soggetti.
Per queste ragioni, la ricerca sviluppata in questo dottorato comprende non solo lo sviluppo e l’analisi teorica di metodologie algoritmiche, matematiche ed ingegneristiche, ma anche la loro applicazione concreta a numerosi settori con forte connotazione applicativa quali sanità, energia, trasporti, ambiente, sicurezza, sorveglianza, sistemi industriali, intrattenimento e problematiche sociali. Sono significative anche le applicazioni interdisciplinari delle tecniche computazionali “intelligenti” o “smart” a varie aree scientifiche più tradizionali quali ad esempio la biologia, la fisica, la medicina, che hanno subito negli anni recenti trasformazioni importanti proprio grazie all’uso massivo di dati.
In tutte le aree sopra menzionate, è ormai tendenza diffusa portare innovazione scientifica sia attraverso il concepimento di nuovi strumenti metodologici, sia attraverso l’ideazione di nuove applicazioni e servizi, sia nel migliorare le prestazioni (in termini di efficienza, accuratezza, affidabilità, sostenibilità economica ed energetica) delle applicazioni esistenti.
In generale, tutte le tematiche del dottorato si collocano in un ambito altamente strategico per la crescita e lo sviluppo tecnologico/industriale. La capacità di comprendere e migliorare l’innovazione in ambiti caratterizzanti del dottorato (quali le tecniche di analisi dei dati, di intelligenza artificiale, la progettazione di sistemi smart, ciberfisici e riconfigurabili, l’elaborazione di grandi moli di dati, la loro interpretazione), è una competenza che in questi anni viene fortemente richiesta su qualsiasi scala geografica (regionale, nazionale, internazionale). Questo accade sia negli ambiti tradizionalmente legati allo sviluppo di sistemi di elaborazione delle informazioni, sia in ambiti ad essi trasversali quali quelli legati al business, al marketing, alle nuove frontiere dello sviluppo industriale e produttivo.