Computing Sciences: le scienze dure che abbattono ogni barriera disciplinare

ALLA BOCCONI E' NATO UN DIPARTIMENTO CHE SI OCCUPA DI DISCIPLINE STEM CON SPIRITO MULTIDISCIPLINARE, PER DIALOGARE ANCHE CON LE SCIENZE SOCIALI E L'ECONOMIA. INTELLIGENZA ARTIFICIALE E MACHINE LEARNING PER UNA RICERCA INNOVATIVA

Con il nuovo Dipartimento di Computing Sciences, le scienze dure, e in particolare le discipline STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) approdano in Bocconi, “seguendo un processo che segna l’abbattimento di molte barriere,” afferma il direttore del Dipartimento, Riccardo Zecchina.
 
La prima barriera è quella che crea steccati tra le diverse discipline. “Informatica teorica ed applicata, fisica e matematica, scienze computazionali per la biologia, per le neuroscienze e per le scienze sociali, si sono sviluppate in tempi diversi e, nelle grandi università di tutto il mondo, hanno finito per dare vita a dipartimenti distinti,” spiega Zecchina, “ma sono mondi che dialogano sempre di più tra loro. È la scienza stessa che sta abbattendo queste barriere e noi, costituendoci nel 2022, ne abbiamo preso atto, creando un dipartimento unico, che vuole creare le precondizioni per sviluppare ricerca innovativa in molti campi.”
 
  

Tra i campi che sempre più spesso utilizzano metodologie legate alle scienze della computazione e alla modellizzazione (la seconda barriera che viene abbattuta) ci sono anche le scienze sociali e, soprattutto, l’economia. “Penso che questo processo sia solo all’inizio e che sia, anzi, destinato ad accelerare. È per questo che dico che il nostro progetto non fotografa la realtà attuale, ma scommette sulla sua evoluzione a 10 anni,” afferma Zecchina.


 
Afferiscono al Dipartimento, limitandoci alle figure con maggiore seniority, fisici teorici come lo stesso Zecchina e Marc Mezard, informatici teorici (Luca Trevisan), biologi computazionali (Francesca Buffa), crittografi (Alon Rosen) e linguisti computazionali (Dirk Hovy) ed esperti di ottimizzazione (Laura Sanità, in arrivo a settembre).
 


“Il loro denominatore comune,” spiega Zecchina, “è lo studio dei problemi più impegnativi e fondamentali nel campo del calcolo e dell'informazione e degli aspetti computazionali e di modellizzazione nelle scienze sociali, matematiche, fisiche e della vita. La ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning ci fa immaginare sviluppi affascinanti. Uno per tutti: l’approdo alle scienze cognitive anche (ma non solo, naturalmente) attraverso le neuroscienze computazionali e l’apprendimento automatico. Significa capire cosa hanno in comune i circuiti neurali e i sistemi di intelligenza artificiale che sono in rapidissima evoluzione e che possono essere simulati con grande efficienza. Inoltre, poiché l’economia si occupa di modellizzare i comportamenti umani, mi immagino che il contributo sarà a due vie: l’economia contribuirà fortemente allo sviluppo dell’intelligenza artificiale.”



di Fabio Todesco