Un aiuto per chi fa previsioni

Un aiuto per chi fa previsioni

IL PROGETTO ERC DI IGOR PRUENSTER SFRUTTA LA FLESSIBILITA' DELL'INFERENZA BAYESIANA NON PARAMETRICA PER DESCRIVERE EFFICACEMENTE FENOMENI COMPLESSI COME IL SEQUENZIAMENTO DEL DNA

Il sequenziamento del Dna è uno strumento importante per la genomica, la biotecnologia, la scienza medica. Nell’indagine di librerie genomiche costituite da milioni di elementi, per ragioni di costo e/o tempo, spesso sia ha a disposizione solo un campione che rappresenta una piccola frazione della libreria. Di conseguenza, per determinare il numero di nuovi geni che si scoprirebbero in un campione aggiuntivo o altre quantità legate alla diversità genetica, ci si affida all’inferenza statistica. I metodi predittivi esistenti diventano, però, instabili quando si tratta di fare previsioni su una porzione di libreria di ampiezza maggiore di quella già sequenziata. È un limite superato dai risultati del progetto di Igor Pruenster (Dipartimento di scienze delle decisioni) N-BNP, New Directions in Bayesian Nonparametrics (ospitato dall’Igier).
 
L’inferenza bayesiana non parametrica è caratterizzata da un elevato grado di flessibilità che permette di descrivere efficacemente fenomeni complessi, nonché di quantificare l’incertezza ad essi associata. Le applicazioni considerate nel progetto riguardano, oltre alla genomica, l’ecologia, l’economia e persino la tutela della privacy. “Rendere anonimi i dati personali raccolti può non essere sufficiente ad assicurare l’impossibilità di risalire a singoli individui o a classi di individui”. Uno dei temi principali consiste nella messa a punto di meccanismi di apprendimento rigorosi e la descrizione degli effetti sulle previsioni del metodo di apprendimento utilizzato.
 
“In un quadro di finanziamenti pubblici estremamente limitati”, nota Pruenster, “lo European research council è una risorsa fondamentale per la ricerca di base".

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