Premiati i lavori di Stefano Iannini Lelarge, per le Scienze della Terra, e Domenico Tortorella, per l’Informatica.
Due tesi di dottorato discusse all’Università di Pisa sono tra le vincitrici dei Premi con.Scienze 2026. A ricevere il riconoscimento sono stati Stefano Iannini Lelarge, nell’area Scienze della Terra, e Domenico Tortorella, nell’area Informatica.
I Premi con.Scienze sono promossi dalla Conferenza Nazionale dei Presidenti e dei Direttori delle Strutture Universitarie di Scienze e Tecnologie (con.Scienze) e rappresentano un importante riconoscimento per le migliori tesi di dottorato discusse nelle università italiane nei diversi ambiti delle discipline scientifiche. L’iniziativa valorizza il contributo dei giovani ricercatori e delle giovani ricercatrici allo sviluppo della ricerca scientifica.
Stefano Iannini Lelarge ha ricevuto il premio per la tesi di dottorato “Dynamics and timescales of planetary differentiation in the early Solar System: insights from chondrite melting experiments”, dedicata allo studio della formazione e dell’evoluzione dei corpi planetari nel Sistema Solare primordiale.
La ricerca è stata condotta in larga parte nei laboratori del Dipartimento di Scienze della Terra e della rete CISUP, attraverso esperimenti ad alta pressione e alta temperatura e analisi avanzate effettuate con microscopia elettronica, microscopia a raggi X e spettrometria di massa con ablazione laser. I risultati contribuiscono a comprendere i processi di differenziazione dei primi corpi planetari, uno dei temi centrali delle Scienze Planetarie. Attualmente Stefano Iannini Lelarge è assegnista di ricerca presso il CNR di Pisa.
Nell’area Informatica è stato invece premiato Domenico Tortorella per la tesi “Efficient Models for Deep Learning on Graphs”, discussa nell’ottobre 2024 sotto la supervisione del professor Alessio Micheli al Dipartimento di Informatica. Il lavoro si inserisce nel campo del Deep Learning applicato ai grafi e propone modelli innovativi ed efficienti per l’apprendimento da dati strutturati, come quelli che descrivono molecole, reti sociali o altri sistemi complessi.
La ricerca affronta alcune delle principali criticità delle reti neurali profonde per grafi, tra cui la complessità nella progettazione delle architetture e gli elevati costi computazionali, integrando analisi teoriche rigorose con lo sviluppo di modelli basati anche su approcci di Reservoir Computing, che richiedono un addestramento minimo o addirittura nullo.
Oggi Domenico Tortorella è ricercatore a tempo determinato (RTD-A) presso il Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa, dove prosegue la propria attività nel gruppo di Computational Intelligence and Machine Learning, ed è inoltre segretario della European Neural Network Society. Fonte: www.unipi.it
