Simulazioni di Sistemi Complessi

Simulazioni di analisi dei dati di sistemi complessi e applicazioni di machine learning per sistemi d’interesse in diversi campi: studio delle pandemie simili al Covid, neuroscienze, fitness e benessere, innovazione dell'insegnamento e dell'apprendimento. Diversi progetti di ricerca della Scuola di Farmacia sono caratterizzati dall'indagine di sistemi biologici o artificiali in cui un gran numero di gradi di libertà rilevanti sono attivi e interferiscono contemporaneamente per generare ricchi fenomeni emergenti. Questi sistemi hanno un alto grado di complessità e la loro indagine richiede metodi numerici avanzati derivati dall'intelligenza artificiale, come il machine learning e le reti neurali, per estrarre la struttura sottostante dei dati ed elaborare previsioni della loro evoluzione. La nostra ricerca è fortemente trasversale e mira a fornire metodi di indagine numerici innovativi per supportare e potenziare le indagini di ricerca svolte in diversi campi.

Docenti di riferimento

(Perali, Complex Quantum Matter, Ciccocioppo)