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Qual è la forma dei dati? In natura osserviamo dati di ogni tipo: galassie e pianeti nel cielo, atomi e molecole al microscopio, e ovviamente i dati che caratterizzano la nostra vita quotidiana, i nostri spostamenti, le foto che facciamo, i messaggi che scriviamo, e pure i dati generati ed elaborati dall’intelligenza artificiale. Attraverso le lenti della matematica, definiremo cosa significhi studiare la forma di questi dati e come questa ci dia informazioni essenziali su di essi.
Dalle strutture cosmiche all’intelligenza artificiale: un viaggio attraverso le lenti della topologia
Matteo Biagetti
(Area Science Park)
Ricercatore presso l’Istituto RIT situato in AREA Science Park a Trieste. In questo ruolo, partecipa all’attività scientifica del gruppo di ricerca LADE, conducendo ricerche all’interfaccia tra intelligenza artificiale, fisica e la matematica.
Nel 2016 ha conseguito il dottorato di ricerca in Fisica Teorica presso l’Università di Ginevra, con una tesi riguardante argomenti di cosmologia, nello specifico la distribuzione su larga scala degli aloni di materia oscura. Ha poi ottenuto una borsa di studio post-dottorato presso il Delta Institute for Theoretical Physics presso l’Università di Amsterdam. Durante la sua permanenza lì, ha vinto la borsa di studio VENI, dall’Organizzazione olandese per la ricerca scientifica (NWO). Durante questi anni, la sua ricerca si è concentrata sulla fisica dell’Universo primordiale e la sua impronta sulle strutture a larga scala dell’Universo. Nel 2020 si è trasferito alla SISSA come assegnista di ricerca, lavorando presso l’Institute for Fundamental Physics of the Universe. Qui, si è concentrato maggiormente su tecniche innovative di analisi dei dati, esplorando l’analisi dei dati topologici e applicandola ai dati cosmologici. Ha poi scelto un cambio di campo scientifico, passando all’intelligenza artificiale, sempre con un approccio matematico-fisico allo studio del funzionamento e interpretazione delle reti neurali.
Nel 2016 ha conseguito il dottorato di ricerca in Fisica Teorica presso l’Università di Ginevra, con una tesi riguardante argomenti di cosmologia, nello specifico la distribuzione su larga scala degli aloni di materia oscura. Ha poi ottenuto una borsa di studio post-dottorato presso il Delta Institute for Theoretical Physics presso l’Università di Amsterdam. Durante la sua permanenza lì, ha vinto la borsa di studio VENI, dall’Organizzazione olandese per la ricerca scientifica (NWO). Durante questi anni, la sua ricerca si è concentrata sulla fisica dell’Universo primordiale e la sua impronta sulle strutture a larga scala dell’Universo. Nel 2020 si è trasferito alla SISSA come assegnista di ricerca, lavorando presso l’Institute for Fundamental Physics of the Universe. Qui, si è concentrato maggiormente su tecniche innovative di analisi dei dati, esplorando l’analisi dei dati topologici e applicandola ai dati cosmologici. Ha poi scelto un cambio di campo scientifico, passando all’intelligenza artificiale, sempre con un approccio matematico-fisico allo studio del funzionamento e interpretazione delle reti neurali.
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