Curriculum MIA: Matematica per l'Intelligenza Artificiale                   Formazione durante il percorso di TESI MAGISTRALE

Tesi Magistrale

Il completamento del percorso formativo MIA vede la stesura della tesi di laurea come un momento di sintesi di importanza peculiare: è infatti in questo momento che, con le nozioni teoriche apprese  e la dimestichezza computazionale acquisita, viene chiesto allo studente lo sforzo creativo di scrivere ex novo -dopo averne lette tante- una (fetta di) una ricerca scientifica.

Ovviamente lo studente sarà guidato in questo momento -ultimo e delicato- della sua formazione tanto da un docente del MIA, che fungerà da relatore interno- quanto da un ricercatore della struttura ospitante -che lo seguirà nello specifico della ricerca intrapresa.

Ci si aspetta che lo studente entri nel Laboratorio scelto  (già dal tirocinio formativo, che può essere usato proprio per prendere confidenza con la ricerca selezionata per il percorso di tesi) e sia polivalente, cioè idealmente riesca a contribuire nella pianificazione di un esperimento (e.g. stimando la mole necessaria di informazione da raccogliersi per dare la giusta robustezza statistica ai risultati che si ambisce trovare) e svolga un ruolo di primo piano nell'analisi dati che sarà naturale conseguenza dell'esperimento in sé.
​

   Esempi di reti neurali in grado di dormire (architetture di largo impiego in AI moderna):
A sinistra una rete ricorrente (Hopfield neural network) che simula la processazione d'informazione nei moduli corticali del cervello, espleta il "pattern recognition", agisce come "memoria associativa/content addressable memory".
A destra una rete profonda per il Deep Learning (restricted Boltzmann machine) che (tipicamente) viene addestrata per assolvere funzioni specifiche.
Entrambe queste reti, da pochi anni, possono anche "dormire" alla bisogna ed il beneficio che ne traggono è passare dallo storage di 0.14 bit per neurone (senza sonno) ad 1 bit per neurone (se viene permesso loro di dormire quando "stanche"). Ricerca fruibile a questo link.

Tesi Teorica  

La prassi per un percorso di laurea magistrale in Matematica è che la tesi sia una tesi teorica, sia essa di ricerca o compilativa (la differenza tra le due risiede nell'originalità dell'elaborato: se si espone una rassegna di risultati già noti la tesi è compilativa, se si producono risultati originali -eventualmente volti ad una pubblicazione scientifica che ne sugelli il progresso scientifico- la tesi è di ricerca.
A tal proposito  i docenti del  MIA sono a  disposizione per fungere da relatori e supervisori dei laureandi, proponendo un'ampia gamma di tesi
-sia di ricerca che compilative- che affrontano tematiche centrali in Intelligenza Artificiale Teorica.​
Esempi di queste, lungi dall'essere esaustivi, possono essere:

-La teoria del trasporto ottimale applicata al machine learning (esempio)
-La meccanica statistica dei sistemi disordinati applicata alle reti neurali (esempio)
-Tecniche di PDE per la comprensione della processazione d'informazione in reti neurali (esempio)
-Risoluzione di problemi di learning mediante discesa del gradiente stocastica (esempio)
-Il problema dell'overfitting dopo training su big data (esempio)

Tesi Sperimentale 

Di contro, un aspetto caratterizzante del percorso MIA è quello di formare figure scientifiche di alto livello nel trattamento dei dati, in particolare i cosiddetti "Big Data" (a dire la mole ingente di informazione che viene prodotta dai moderni esperimenti di high throughput, in senso lasco, i.e. intendendo tutte le diramazioni riportate su Wikipedia), quindi in questo curriculum non si esclude affatto la possibilità di espletare la tesi in un laboratorio di ricerca. In calce riportiamo una succinta -ed in nessuna misura esaustiva-  panoramica della offerta locale che la realtà del territorio salentino mette a disposizione (e che oggettivamente risulta essere variegata e di altissimo livello culturale).

ATENEO

Il nostro Ateneo, l'Università del Salento, offre una vasta gamma di argomenti di ricerca nei quali si debbano padroneggiare concetti di AI, spaziando dalle aree più vicine alle Lettere (e.g. Giurisprudenza, Sociologia, etc.) fino alle ovvie aree tecnico-scientifiche (e.g. Fisica, Ingegneria, etc.) e certamente sono possibili tesi svolte in cotutela, avendo come primo relatore un professore afferente al percorso formativo MIA e come secondo relatore un professore dell'Ateneo che porti lo studente all'interno dell'argomento di propria competenza. 

​A titolo di esempio  segnaliamo le pagine di alcuni colleghi le cui ricerche ben si prestano ad un'integrazione di AI: 

Prof. Ross Rinaldi
(Biofisica di singola cellula)
Prof. Giuseppe Maruccio
(Piattaforme Omiche)
Prof. Marco Mancarella
(Giurisprudenza & AI)
​Prof. Terri Mannarini
(Complessità Sociale)
Prof. Sara Invitto
(Neurofisiologia)

quelli riportati sopra sono solo alcuni esempi di una poliedricità di ricerca che non è in  nessuna maniera condensabile in poche righe. 

CNR

Il CNR (Consiglio NAzionale delle Ricerche) -ed in particolare il Nanotec, ospitato all'interno delle strutture di Ecotekne in loco- offre una pletora di possibilità di tesi ad ampio spettro ed in perenne divenire, partendo da ricerche più vicine alla Fisica (e.g. turbolenza, fisica dei materiali) fino ad approdare a ricerche che lambiscono la Biologia (e.g. problemi di cancerogenesi, reti di regolazione linfocitaria, etc.): una tesi in cotutela con un ricercatore del CNR-Nanotec è una tesi connotata da una forte componente di ricerca. 

A titolo di esempio  segnaliamo le pagine di alcuni ricercatori con cui il Dipartimento di Matematica e Fisica collabora stabilmente.

Dr. Alessandra LaNotte
(Chaos & Turbolenza)
Dr. Daniele Sanvitto
(Fotonica)
Dr. Loretta del Mercato
(Cancerogenesi)
Dr. Franco Calabi
(Medicina Traslazionale)

invece a questo indirizzo potete trovare l'elenco dei Laboratori fruibili al Nanotec.

IIT

L'Istituto Italiano di Tecnologia ha una sede nel Salento -dove sviluppa nanotecnologie biomolecolari e  gioca il ruolo centrale alla volta di un distretto biomedicale per il Salento.
All'interno dell'IIT ci sono diversi filoni di ricerca attivi nei quali intervengono ricercatori dalla formazione più variegata: ad esempio si passa dall'inferire lo sviluppo di malattie cerebrali  al progettare metodi di stoccaggio energetico di provenienza marina passando per l'Internet of Things, il Remote Sensing e le wireless networks ottiche.

A titolo di esempio  segnaliamo le pagine di alcuni ricercatori con cui il Dipartimento di Matematica e Fisica collabora stabilmente.

Prof. Massimo De Vittorio
(Sensoristica per umani)
Prof. Giancarlo Ruocco
(NanoScience)
Dr. Alessandro Polini
(Immunologia Teorica)
Dr. Stefania Dagostino
(Fisica della Materia)
 

invece a questo indirizzo potete trovare l'elenco dei Laboratori fruibili all'IIT

INFN

l'Istituto Nazionale di Fisica Nucleare è da sempre sulla frontiera nella ricerca scientifica e l'analisi dati dei suoi esperimenti (ATLAS in primis, il cui svolgimento vede coinvolti in trincea numerosi ricercatori dell'Università del Salento) viene espletata in todo mediante tecniche di machine learning.
Una tesi magistrale  che coinvolga quindi questa struttura è certamente possibile, in particolar modo riferendosi al sottogruppo di studenti che hanno diletto per le alte energie e le particelle elementari.

A titolo di esempio  segnaliamo le pagine di alcuni ricercatori con cui il Dipartimento di Matematica e Fisica collabora stabilmente.

Prof. Daniele Martello
(Alte Energie)
Prof. Stefania Spagnolo
(Particelle Elementari)
Prof. Luigi Martina
(Sistemi Dinamici)
Prof. Andrea Ventura
(Detectors in HEP)
​

invece a questo indirizzo potete trovare l'elenco dei Laboratori fruibili all'INFN.

 CMCC

Centro Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici un ambiente di ricerca dove tecniche di machine learning e neurali networks integrano le classiche tecniche di analisi numerica e modellistica applicata per lo studio dei clima.
In questo contesto è di particolare importanza avere una base anche di Chaos Deterministico, motivo per cui si raccomanda lo studente che voglia applicare l'AI a questi problemi di formarsi anche mediante il corso di Sistemi Dinamici dove la matematica sottostante alla metereologia (i sistemi dinamici caotici) viene impartita.




Come riferimento segnaliamo direttamente la figura guida del Prof. Giovanni Aloisio

Nel 2018 Nature ha dedicato un illuminato approfondimento al legame imprescindibile Medicina di Precisione ed Intelligenza Artificiale che lascia intravedere la ricerca ed i ricercatori di domani: anche se in Inglese, se ne consiglia la lettura. link here.