Tra teoria e incertezza per leggere il mondo

C'è chi usa algoritmi forniti da un software. C'è chi li adatta ai problemi che deve risolvere. E poi c'è che li pensa, studiandone le proprietà teoriche. "Gli algoritmi sono ovunque", spiega Sonia Petrone, direttrice del PhD in statistics della Bocconi. Un algoritmo non è solo un metodo per giungere a quantità numeriche difficili da calcolare analiticamente, ma anche uno strumento per affrontare l'ignoto. L'idea di algoritmi stocastici proviene dalla fisica: si chiede a un computer di generare dati e si usano tecniche statistiche per stimare grandezze che non si riescono a calcolare.

Petrone ha cominciato a studiare questi metodi nei primissimi anni '90, quando Alan Gelfand e Adrian Smith travasarono nella comunità statistica le invenzioni algoritmiche dei fisici nucleari dei laboratori di Los Alamos, nel New Mexico. "È stata una rivoluzione", ricorda Petrone. "Nuovi strumenti di calcolo hanno permesso di affrontare e risolvere problemi complessi, aprendo la strada ad applicazioni prima inimmaginabili. Oggi gli algoritmi sono onnipresenti, dalla neuroscienza alla genetica. La sfida è la loro scalabilità a moli enormi di dati. Ma dati e modelli sempre più complessi portano a una crescita dell'incertezza: la ricerca teorica si occupa di determinare l'efficienza degli algoritmi, la loro bontà, la riproducibilità degli esperimenti".

L'altro tema è l'interconnessione: lo sviluppo di applicazioni complesse richiede una rete di risorse e collaborazioni locali e internazionali. Molti algoritmi rivoluzionari vengono dalla fisica e proprio dalle scienze naturali provengono ancora le sfide più stimolanti. "Oggi c'è grande enfasi su big data e business analytics. Sono materie affascinanti, ma la statistica è il linguaggio di tutte le scienze dove c'è incertezza: offre uno sguardo più ampio. È la missione di un dottorato di statistica: infondere nei più giovani la voglia di partecipare alla grande avventura della conoscenza umana".


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