Teoria e pratica, metodologia e ricerca applicata. Sono cinque anni intensi quelli che attendono il Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni “Giuseppe Parenti” (DISIA), ancora una volta selezionato tra i “Dipartimenti di Eccellenza”. Il riconoscimento da parte del Ministero dell’Università e della Ricerca – e la conseguente richiesta di finanziamento da parte del DISIA di circa 5,4 milioni di euro – sono dovuti al progetto di sviluppo strategico “Rethinking Data Science: advances in causal inference and statistical learning across domains (ReDS)”.
Come indica il nome, dal 2023 al 2027 ReDS intende ripensare il settore della Data Science in maniera globale, abbracciando i vari “domini” d’intervento (economico, sociale, sanitario…), attraverso studi d’avanguardia sia in ambito metodologico che in ricerca applicata.
“Siamo molto contenti di questo successo” dichiara Carla Rampichini, direttrice del dipartimento. “Una conferma sia dell’ottimo lavoro svolto negli ultimi cinque anni, visto che abbiamo ricevuto un punteggio migliore nella Valutazione della Qualità della Ricerca rispetto alla scorsa selezione, sia del notevole impegno nella redazione del nuovo progetto. Senza contare – aggiunge – che nell’ambito dei finanziamenti destinati all’area scienze economiche e statistiche, a livello nazionale solo il nostro dipartimento si occupa specificatamente di Statistica e Informatica. I fondi in arrivo daranno ulteriore impulso alla crescita del DISIA, nell’ottica di una futura capacità di autofinanziamento”.
“Le ricerche in Statistica, Statistical Learning, Machine Learning e Intelligenza Artificiale stanno galoppando – spiega Fabrizia Mealli, responsabile scientifica del progetto – e anche l’attività metodologica basata sull’analisi dati ha compiuto passi importanti in questi cinque anni. Sono state messe in luce varie criticità sull’utilizzo dei dati privi di una struttura precisa e raccolti senza un particolare disegno. È emerso con chiarezza che tali carenze vadano affrontate recuperando nozioni di probabilità e inferenza statistica”.
ReDS, dunque, tende a un approccio all’analisi dei dati che permetta, in una ricerca caratterizzata da dati complessi, di individuare e quantificare relazioni di causa-effetto e una più semplice quantificazione dell’incertezza. I campi di applicazione di questo approccio sono molteplici e variegati: da quelli tradizionali come sanità, economia e demografia, a quelli “nuovi” come i social network, in cui le informazioni e le interazioni tra gli utenti complicano le analisi ma offrono importanti sollecitazioni sul piano della ricerca metodologica.
“Quantificare l’incertezza in modo adeguato – chiarisce Mealli – supporterà gli algoritmi di Machine Learning e di Intelligenza Artificiale, molto utili nell’effettuare previsioni, ma ancora imperfetti nel quantificare l’incertezza di tali previsioni. Con ReDS il DISIA intende rafforzare il suo contributo nell’implementare questo approccio all’analisi dei dati con finalità sia di scoperta scientifica che di supporto alle decisioni”.
La parte più cospicua del finanziamento MUR sarà destinata all’inserimento di nuovi ricercatori e all’acquisto di nuovi dispositivi hardware e software capaci di accrescere la potenza di calcolo utilizzabile nelle analisi scientifiche. La speranza è che le risorse in arrivo abbiano una ricaduta positiva sulla fase di reclutamento e accrescano la platea di giovani ricercatori attivi nel campo statistico interessati a prendere parte al progetto. In quest’ottica, ReDS mirerà tra il 2023 e il 2027 a creare sinergie virtuose tra ricerca e didattica.
“Il dipartimento offriva già la propria ‘filiera’ (laurea triennale e magistrale, master, dottorato), quindi ci siamo promessi di rafforzarla non solo tramite la didattica classica, ma anche attraverso nuove occasioni di attività sul campo e analisi di casi studio. I dati da studiare sono tantissimi, dovremo prestare la massima attenzione a trarre da essi un’informazione corretta” ha affermato Rampichini.
Sulla scia del progetto precedente, sono previste borse di studio per gli studenti che si immatricolano nei corsi di laurea magistrale, Research Data Camp (una sorta di “scuole” dedicate a ricerca e analisi dei dati) e borse di dottorato inerenti alla Data Science e lo Statistical Learning, nonché varie agevolazioni economiche per accogliere i ricercatori stranieri che faranno formazione e scambi di ricerca con ricercatori del dipartimento.
Infine, sono in cantiere numerose iniziative per visiting incoming e outgoing: l’arrivo di figure d’eccellenza nei campi interessati da ReDS consolideranno i rapporti internazionali tra Unifi e le altre istituzioni scientifiche straniere, oltre a essere di stimolo a studenti e ricercatori dell’Ateneo fiorentino.
“Per quanto riguarda i rapporti con il tessuto socioeconomico fiorentino e toscano, giocherà un ruolo decisivo l’ampliamento di Data Clinic all’interno del DiSIALab, laboratorio orientato alla Terza Missione: “Vogliamo mettere le nostre competenze al servizio del territorio in maniera più strutturata, soprattutto nel trasferimento tecnologico – assicura Mealli –. Importanti sanno anche gli eventi di divulgazione: non solo simposi e workshop per la comunità scientifica, ma anche lezioni nelle scuole e incontri con la cittadinanza”.
ReDS, infine, potrà incrementare le interazioni del dipartimento con le aziende locali attraverso, il potenziamento del DISIA Lab e l’istituzione di master professionalizzanti nei campi-chiave del progetto, ossia Statistical Learning, Analisi Causale e Data Science. “Importanti realtà aziendali toscane hanno compreso le potenzialità del mezzo statistico-informatico – conclude la direttrice del DISIA –. Creare una sinergia con industria e mercato accrescerà l’interesse verso il nostro campo di studi e la ricerca targata Unifi”.
