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Programma di Dottorato in Systems Science

Programma di Dottorato in Systems Science

Coordinatore: Alberto Bemporad

Il Programma di Dottorato in Systems Science ha l’obiettivo di fornire le competenze metodologiche necessarie allo sviluppo di modelli matematici descrittivi e predittivi per l'analisi di sistemi tecnologici, naturali, economici, e sociali. Esempi di problemi attuali e rilevanti nella società moderna trattabili mediante queste metodologie riguardano l’efficientamento dei sistemi di produzione industriale e di manufatti, lo studio della complessità dei sistemi economici, biologici, ecologici e sociali, l’autonomia e l’affidabilità dei sistemi cyber-fisici, ovvero dei sistemi costituiti dall'interazione tra software e sistemi fisici. Tali tematiche rivestono un ruolo importante nello sviluppo di molti settori industriali, quali quello automobilistico, aerospaziale, chimico, delle infrastrutture, dell'energia, della biomedicina, finanziario e manifatturiero.

Le competenze acquisite durante il percorso dottorale riguardano lo sviluppo, l’utilizzo e l’applicazione di metodologie per l’analisi e la previsione di fenomeni complessi attraverso modelli analitici e computazionali derivati sia da principi primi sia dai dati, attingendo in maniera interdisciplinare da ambiti quali la matematica, la ricerca operativa, la fisica, la statistica, l’informatica e l’ingegneria. Più specificatamente, tali competenze vengono acquisite dallo studente all’interno di uno dei seguenti quattro curricula [1] (track) di specializzazione:

Ciascun track offre una preparazione “verticale” specialistica sugli aspetti caratterizzanti le discipline di riferimento, offrendo una preparazione di livello superiore rispetto a quanto normalmente si riesce ad acquisire durante un percorso di laurea e fortemente richiesta non solo in ambito accademico ma anche lavorativo. Al contempo, i candidati appartenenti a track diversi saranno esposti, mediante la frequenza di corsi di base, alle tecniche e metodologie sviluppate in ambiti disciplinari attigui ma tradizionalmente poco dialoganti, realizzando in pieno una formazione interdisciplinare “orizzontale”. Nell’insieme, l’alta formazione proposta permette all’allievo/a di ampliare il proprio spettro di competenze, migliorando considerevolmente la sua capacità di affrontare con successo problemi di ricerca di frontiera all’interno del proprio ambito disciplinare. Complessivamente, il piano di studi viene composto dall’allievo/a attingendo da un paniere di corsi di base e avanzati, oltre che di brevi moduli relativi ad alcuni soft skill utili alla formazione di un ricercatore.

Nello specifico, l'offerta formativa del Programma prevede l'utilizzo di strumenti quali la ricostruzione di modelli matematici a partire dai dati e di apprendimento automatico (machine learning), processi stocastici, analisi di reti, analisi e controllo di sistemi dinamici, analisi di serie temporali, metodi di ottimizzazione numerica, integrazione numerica di equazioni differenziali, statistica, modelli di sistemi ad elementi interagenti, linguaggi per la specifica, la programmazione e l’analisi del software e di sistemi tecnologici. Lo studio di sistemi estremamente complessi per dimensione e/o ricchezza dinamica richiede infatti la padronanza di tecniche computazionali sempre più raffinate ed innovative. Concentrarsi su questo nucleo di competenze metodologiche generali fornisce un vocabolario condiviso ed un'ampia versatilità di strumenti per affrontare vari problemi applicativi di forte interesse industriale e sociale.

I supervisori di tesi di dottorato e i docenti dei corsi sono esperti internazionalmente riconosciuti per i loro contributi scientifici e di trasferimento tecnologico. I dottorandi hanno inoltre l'opportunità di interloquire con altre istituzioni ed aziende con le quali la Scuola IMT ha rapporti di collaborazione.

 

Profili in entrata e in uscita

Il Programma è rivolto a laureati con una formazione di livello generale in informatica, ingegneria, fisica, matematica, statistica o in campi affini. Le opportunità di carriera per gli allievi che conseguono il PhD in Systems Science sono sia in ambito accademico in vari settori scientifici disciplinari (ingegneria, informatica, fisica, matematica applicata), sia nell’industria, nei servizi, in laboratori di ricerca pubblici e privati, in centri di studio e in centri di regolamentazione, in società di consulenza, nel settore pubblico.

 

Collegio dei Docenti

  • Prof. Alberto Bemporad (Professore ordinario di Sistemi di controllo, Scuola IMT)
  • Prof. Alessandro Abate (Professore ordinario di Verification and Control, University of Oxford)
  • Dott. Alessandro Arduino (Principal Research Fellow, National University of Singapore)
  • Prof. Luca Cardelli (Royal Society Research Professor, University of Oxford)
  • Prof. Gabriele Costa (Ricercatore in Sicurezza informatica, Scuola IMT)
  • Prof. Irene Crimaldi (Professore associato in Statistica, Scuola IMT)
  • Prof. Rocco De Nicola (Professore ordinario di Informatica, Scuola IMT)
  • Prof. Tiziana Di Matteo (Professore ordinatio di Econofisica, King’s College London)
  • Prof. Diego Garlaschelli (Professore associato in Fisica della materia, Scuola IMT)
  • Prof. Giorgio Stefano Gnecco (Professore associato in Ricerche operative, Scuola IMT)
  • Prof. Marco Paggi (Professore ordinario di Meccanica strutturale, Scuola IMT)
  • Prof. Paolo Prinetto (Professore ordinario di Sistemi di elaborazione delle informazioni, Scuola IMT e Politecnico di Torino)
  • Prof. José A. Reinoso Cuevas (Professore associato in Meccanica strutturale, Universidad De Sevilla)
  • Prof. Tiziano Squartini (Professore associato in Fisica della materia, Scuola IMT)
  • Prof. Mirco Tribastone (Professore ordinario di Informatica, Scuola IMT)
  • Prof. Luca Viganò (Professore di Informatica, King’s College London)
  • Prof. Mario Zanon (Professore associato in Sistemi di controllo, Scuola IMT)
AllegatoDimensione
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