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Un fisico in Bocconi

, di Claudio Todesco
Carlo Baldassi e' il nuovo assistant professor al Dipartimento di Scienze delle decisioni. Si occupera' di problemi di ottimizzazione e sistemi complessi, in particolare nelle neuroscienze computazionali e nella machine learning

Un fisico teorico che si occupa di machine learning in Bocconi. Si chiama Carlo Baldassi e incarna la vocazione interdisciplinare del Bidsa, Bocconi Institute for Data Science and Analytics. Proveniente dal Politecnico di Torino, recente acquisto del Dipartimento di Scienze delle Decisioni e dell'hub di ricercatori che fanno uso della data science, Baldassi è convinto che la modellizzazione, la gestione e l'utilizzo di grandi quantità di dati sia un'attività cruciale per un ateneo. «La quantità di dati disponibili è enorme e in crescita costante», dice, «il problema è come analizzarli e sfruttarli. Le università che imboccano questo percorso di ricerca hanno un vantaggio enorme». Fra i suoi compiti c'è quello di insegnare fondamenti di computer science agli studenti Bocconi, per poi introdurli a tecniche più sofisticate.

Convinto che la fisica teorica sia «la strada maestra per esplorare le leggi fondamentali della natura», Baldassi si laurea nel 2004 in fisica a Trieste. Al Centro Internazionale di Fisica Teorica del capoluogo giuliano incontra Riccardo Zecchina, altro nuovo acquisto del Dipartimento di Scienze delle Decisioni, che affronta problemi astratti di ottimizzazione utilizzando gli strumenti della fisica statistica. «È un approccio sorprendente di cui mi sono immediatamente appassionato. Fornisce strumenti di indagine potenti per descrivere fenomeni apparentemente intrattabili».

Oggi Baldassi si occupa di problemi di ottimizzazione e sistemi complessi, in particolare nell'ambito delle neuroscienze computazionali e più di recente del machine learning. «Quest'ultimo è un campo dove sono stati fatti grandi passi in avanti grazie all'utilizzo delle reti neurali artificiali ispirate ai sistemi neurali umani. Si tratta di tecniche che hanno un gran bisogno di analisi teorica approfondita. È entusiasmante riuscire a capire perché funzionano e cosa fare per migliorarle». La sfida è tenere il passo in un campo in evoluzione rapidissima. «La competizione è feroce. Lavori e risultati straordinari escono in continuazione, ma ci sono vastissimi territori inesplorati».