Matematico, ricercatore alla Fondazione Bruno Kessler di Trento dal 1987. Attualmente è responsabile dell’unità di ricerca MPBA (Predictive Models for Biomedicine & Environment).  Nel suo lavoro di ricerca si occupa di data science nel settore dell’intelligenza artificiale e del machine learning applicate alla biomedicina e ai dati ambientali.


Conferenza 28 MARZO 2019

La scienza dei dati per leggere realtà e futuro
Siamo tutti esperti di dati e algoritmi e li usiamo in ogni momento della nostra vita cercando di controllare il nostro futuro anche se solo a brevissimo termine. Prendiamo decisioni istantanee in un modo che ci sembra automatico, sulla base della nostra esperienza e di segnali minimi che selezioniamo in un ambiente complesso di stimoli molteplici. Non ci serve la pillola rossa di Matrix per capire che la Data Science sta costruendo un intero ecosistema di strumenti per leggere il mondo di dati che ci circonda, collegando machine learning ai big data, e creando le fondamenta alla crescita rapida della Intelligenza Artificiale nella vita degli individui e delle organizzazioni.
In questa conferenza rifletteremo di sistemi esistenti, esperienze reali, strumenti tecnici che probabilmente saranno necessari in tutte le professioni esistenti e di quelle che non esistono ancora. È complesso riuscire a combinare assieme la conoscenza del problema con algoritmi e problemi di calcolo, ma questi sono i mestieri del futuro, senza un confine netto tra aspetti scientifici esplorativi, problem solving pratico e competenze disciplinari. In generale, le nuove soluzioni di Intelligenza Artificiale si basano sulla capacità di vivere in un mondo di dati, poi vince chi sa lavorare in team e parlare la lingua degli utenti.