Prende l'avvio, con il nuovo anno, il ciclo di seminari generali 2025 dell'IAC.
I workshop sono dedicati alle attività di ricerca in matematica applicata e sono pensati per un pubblico più vasto di quello del singolo settore di riferimento. Il linguaggio scelto, infatti, non è mai strettamente tecnico e mira a stimolare collaborazioni interdisciplinari.
Tutti i seminari sono trasmessi in streaming sul canale Youtube dell'istituto @CNRIAC.
I seminari si tengono sempre alle ore 14:30, per lo più a settimane alterne.
Referenti organizzativi (IAC): NICOLA APOLLONIO, ROBERTA BIANCHINI, CLAUDIA CAPONE, GIULIANA RAMELLA
DI SEGUITO IL CALENDARIO DEI SEMINARI IN PROGRAMMA:
14 gennaio - Stefano Ossicini, Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
Luogo: aula al primo piano della sede di Roma, via dei Taurini 19
Titolo: L’invenzione del concetto di “razza”
Parliamo della storia di Angelo Soliman, un bambino africano arrivato in Sicilia intorno al 1730. Da schiavo diviene prima libero, soldato valoroso, poi precettore di nobili rampolli della corte austriaca a Vienna, infine un rispettato membro di un’importante loggia massonica, nonché marito e padre di nobildonne e amico dell’Imperatore. Alla sua morte improvvisa nel 1796, il suo corpo viene sequestrato e smembrato; con la sua pelle impagliata viene costruito un manichino esposto al pubblico in una sorta di esibizione etno-pornografica in una Wunderkammer. Cosa è successo? Cosa ha portato a tutto questo?
Per rispondere a queste domande e per spiegare gli aspetti più disturbanti della storia di Soliman, si deve tornare agli ultimi decenni del Settecento, quando si assiste a un vero e proprio cambio di paradigma scientifico, culturale e sociale rispetto al modo occidentale di guardare agli uomini. Cambio dovuto anche all’opera di filosofi e scienziati dell’Illuminismo. Alla sua morte, Soliman viene ridotto al colore della sua pelle: scompare come persona, come individuo, per essere classificato, senza possibilità di scampo, in una nuova categoria, all’interno di un nuovo concetto, quello di “razza”, che lo pone su uno dei gradini più bassi, quale selvaggio senza possibilità di cambiamento.
Link YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=4HOGNHgE4n8
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4 febbraio (rinviato) - Giampiero Chiaselotti, Dipartimento di Matematica Università della Calabria
Luogo: da remoto
Titolo: Il Paradigma Interdisciplinare della Set Relation Geometry
Il nome Set Relation Geometry (brevemente SrG) sorge in alcuni recenti lavori scritti dallautore in collaborazione con un team di ricercatori dellUniversita della Calabria e dellUniversita di Ferrara. La SrG e una sorta di paradigma interpretativo che prende spunto sia da alcune nozioni sviluppate inizialmente da Gian Carlo Rota nellambito della Combinatorial Geometry (in seguito diventerameglio nota come Matroid Theory) che da alcune tecniche di analisi dei dati sviluppate nellultimo ventennio nella Rough Set Theory (brevemente RsT). Lidea guida della SrG e quella di individuare, nellapproccio allo studio di un dato settore di ricerca della matematica o dellinformatica teorica, speci che collezioni di set-systems, set-relations e set-operators, le quali sorgono naturalmente caratterizzando per mezzo di un appropriato punto di vista formale le nozioni di base proprie di un si atto settore di ricerca. Successivamente, le suddette famiglie di set-systems, set-relations e set operators, vengono collegate tra loro per mezzo di opportune mappe, che abbiamo denominato linking maps. Nella maggior parte dei casi, queste linking maps hanno una natura molto gen erale, che le rende idonee ad essere utilizzate per analizzare anche famiglie si set systems, set-relations e set operators de nite tra settori di ricerca di erenti. In questo breve seminario descriveremo le idee di base della SrG e diverse sue applicazioni ottenute sia in ambito matematico che informatico.
Link YouTube:
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18 febbraio - Alberto Pettorossi, DICII - Università di Roma Tor Vergata
Luogo: aula al primo piano della sede di Roma, via dei Taurini 19
Titolo: L’Intelligenza Artificiale: la sua natura, il suo sviluppo e i suoi limiti
Si metteranno in luce alcuni aspetti fondamentali dell'Intelligenza Artificiale per l'acquisizione e la manipolazione dell'informazione. Alcuni di questi aspetti sono stati presenti sin dall'inizio del suo sviluppo, dalla macchina di Turing universale in poi. In particolare, sottolineeremo (i) il fatto che i programmi si possono modificare in base ai risultati parziali che si ottengono, e (ii) il fatto che il meccanismo di controreazione consente di reagire in modo opportuno alle variazioni dell'ambiente circostante come sono percepite dai sensori. A questo riguardo si sottolineerà l'importanza dello sviluppo delle tecnologie elettroniche e informatiche. Si analizzeranno anche vari livelli di capacità di descrizione e manipolazione dell'informazione che, in un certo senso, stratificano la capacità di ragionamento presente negli algoritmi delle varie applicazioni dell'Intelligenza Artificiale.
Questo servirà per indicare alcuni limiti teorici dello sviluppo dell'Intelligenza Artificiale.
Link YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=XARgk07k94o
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4 marzo - Irene Gijbels, Department of Mathematics, University of Leuven, Belgium
Luogo: CNR IAC Napoli
Titolo: Measures of asymmetry for multivariate distributions
In univariate settings the notion of measuring skewness of a distribution is well established. Extending this to measuring skewness (or asymmetry) in a multivariate setting is less obvious. In this talk we start by briefly reviewing some notions of asymmetry measures. We next propose a novel functional asymmetry measure (index) which is based on the natural idea of reflective symmetry around the mode. The proposed index is extended to the multivariate setting and a summarizing scalar (or vector based index in multivariate settings) is derived from it. Some illustrative examples are provided, and estimation of the proposed asymmetry index is discussed in parametric and nonparametric (multivariate) settings.
Link YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=eEPimm1_aww
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18 marzo - Isidoro González-Adalid Pemartín, CNR-IAC
Luogo: aula al primo piano della sede di Roma, via dei Taurini 19
The use of (pseudo-)random number generators nowadays extends from cryptography, security, and telecommunications to the entertainment industry (think, for instance, of computer games). Random number generators are ubiquitous in many research fields, including biology, medicine, economics, and physics. Their use has increased thanks to the development of better algorithms, more powerful hardware, and the appearance of new technologies that demand the use of random numbers, like artificial intelligence. However, their use is so intensive that the computational cost (among other possible problems) forces researchers to develop mitigation strategies. This problematic situation will undoubtedly happen in Monte Carlo simulations. In fact, people have developed various approaches to reduce or eliminate the cost of using random number generators. In particular, the microcanonical algorithm allows physicists to perform Monte Carlo simulations with a small quantity of random numbers. This talk will briefly review the main ideas behind (pseudo-)random number generators. Then, I will focus on their use of Monte Carlo simulations in the context of spin glass as an example to identify the possible problems associated with using random numbers, as well as potential solutions. Finally, I will introduce the microcanonical method, which we recently adapted to the study of spin glass through Monte Carlo simulations.
Link YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=PbaF6WdBZ9A
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1° aprile - Giovanni Cerulli, CNR-IRCRES
Luogo: CNR IAC Roma
Titolo: AI based on Statistical Learning: A paradigm for effective data-driven decision making
Artificial Intelligence (AI) based on Statistical Learning has prevailed over the symbolic logic-based paradigm paving the way for effective data-driven decision-making and policy design. Building on insights from my recent book Fundamentals of Supervised Machine Learning With Applications in Python, R, and Stata (Springer, 2023) and my research on Optimal Policy Learning (OPL), this talk explores two key themes. First, I examine how the Statistical Learning paradigm has outperformed the symbolic logic-based approach in executing intelligent tasks. Second, I present my latest research on Optimal Policy Learning (OPL), introducing the FOSSR Policy Learning Platform and its software implementation, showcasing its practical applications in policy optimization
Link YouTube: https://youtu.be/5-oSpEdV2SY
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15 aprile - Samuele Ferri, Università degli studi dell’Insubria
Luogo: CNR IAC Roma
Titolo: A level-set multigrid approach for PDE
The level-set method is an useful technique to solve pde whose domain has a moving boundary and complex shapes [1], because it splits the computational domain in three parts with a closed curve: the interior, the exterior and the boundary. Therefore, it is possible to reduce the size of the linear system to compute the evolution of the pde. Moreover, a multigrid solver can be useful in this context as well, thanks to its adaptabil ity on structured grids, its efficiency on large-scale problems and its flexibility [2]. During this seminar we would like to present you how this approach can be applied in the context of numerical simulations in a general context and in the case of porous media
Link YouTube: https://youtu.be/GRg5gidBz3U
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13 maggio - Simone Creo, Sapienza Università di Roma
Luogo: CNR IAC Roma
Titolo: BVPs on Fractals: Between Theory and Applications
Nowadays, it is well known that irregular structures appear in different contexts, e.g. in some problems of human physiology, diffusion of sprays and gasses in the lungs, fractal antennas, tumour growth in biological systems, non-Newtonian fluid mechanics, reaction-diffusion problems, flows through porous media, statistical mechanics and quantum fields on fractals. Hence, it is particularly important to provide a rigorous mathematical formulation of Boundary Value Problems (BVPs) in domains with irregular boundaries and/or interfaces (e.g. of fractal type). In this talk I will present some results concerning scalar and vector BVPs in irregular domains, with a special eye towards concrete real-world applications.
Link YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=A_2wDyIVXJ8
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27 maggio - Livia Lilli, Direzione Tecnica, ICT e Innovazione Tecnologie Sanitarie, Università Cattolica del Sacro Cuore
Luogo: CNR IAC Roma
Titolo: Real-World Applications of Natural Language Processing in Healthcare – The MISTIC pipeline
The use of Natural Language Processing (NLP) has expanded across many domains, including healthcare, where it plays a crucial role in extracting data from unstructured clinical reports to support Real-World Evidence (RWE) generation. This is especially important in oncology, where key information on disease progression such as metastasis is often found only in free-text Electronic Health Records (EHRs). However, processing this data remains challenging, particularly in minor languages like Italian, where domain-specific NLP tools are limited. Additionally, adaptation of large language models typically requires substantial computational resources and large labeled datasets, limiting their use in real-world clinical settings.
The MISTIC pipeline (Metastases Italian Sentence Transformers Inference Classification) is a novel, lightweight NLP solution developed by Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS in collaboration with the Istituto per le Applicazioni del Calcolo “Mauro Picone” (CNR-IAC). Designed and tested in a real-world clinical setting, MISTIC aims to identify breast cancer metastases in Italian electronic health records (EHRs) using a few-shot learning approach that requires minimal annotated data and computational resources. The pipeline combines linguistic preprocessing techniques, such as sentence segmentation and topic filtering, with a transformer-based classifier fine-tuned on a small dataset of 550 texts.
When evaluated against alternative methods—including zero-shot BERT models, rule-based systems, and large generative language models—MISTIC demonstrates a compelling balance of accuracy, generalization, and efficiency. With an F1-score exceeding 91%, it outperforms competing approaches while maintaining full explainability and requiring no GPU infrastructure.
The project addresses a key gap in biomedical NLP by targeting Italian, an underrepresented language in clinical research. With its scalable and adaptable design, MISTIC can help hospitals streamline retrospective studies, build real-world evidence datasets, and extract meaningful insights from unstructured clinical text, demonstrating the impact of tailored NLP solutions on medical research and care.
Link YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=xceY8k5o4qs
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