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Centro Interdipartimentale per lo Studio delle Dinamiche Complesse - CSDC

Temi e progetti di ricerca

 

 

A-Modelli dinamici e statistici in biologia.

 

L’attività riguarda lo studio sistematico ed organico dei processi microscopici che sottendono al funzionamento della cellula. Fra i temi affrontati, lo studio dei processi di trasporto in ambiente affollato e compartimentalizzato e l’indagine molecolare dei trascritti e delle proteine espresse, orientata alla ricerca dei meccanismi alla base di processi biologici, in condizioni fisiologighe e patologiche. Si tratta di un’area di ricerca tipicamente interdisciplinare dove la biologia in primo luogo, ma anche la la fisica, la matematica applicata e l’informatica rivestono un ruolo significativo.

 

Pattern nel cianobatterio Anabaena [R. Arbel-Goren et al. Life 8 (2018)]. 

 

 

 

B- Dinamica fuori dall'equilibrio e problemi di sincronizzazione e controllo

 

E’ il settore che corrisponde alle tecnologie dell’informazione e delle comunicazioni (ICT) centrato attorno all’ingegneria dell’informazione: l’analisi muove dalla caratterizzazione delle singole unità isolate, per poi arrivare ad affrontare sistemi estesi di reti interconnesse con vario grado di complessità. Lo studio è spesso orientato alla comprensione dei comportamenti dinamici emergenti, complessi e caotici, che possono riguardare dispositivi ottici non lineari, modelli per l’analisi di neuroni, codifica e traffico in reti di telecomunicazioni. La teoria delle reti ed il machine learning costituiscono ambiti di ricerca  immediatamente correlati, sui quali il Centro ha svolto e sta svolgendo un ruolo propositivo in ottica di sviluppo di percorsi formativi e di ricerca.

 

Stabilizzazione di una rete di oscillatori Stuart-Landau [Pereti et. al. Chaos, Solitons and Fractals 133 (2020)].

 

 

 

C-Modelli e metodi per l’analisi di dati economico-finanziari.

 

Il settore di riferimento è quello dell’economia con lo studio diretto di modelli micro e macro-economici e per l’analisi di dati finanziari. In generale possono essere impiegate tecniche non lineari, di ispirazione stocastica e deterministica per la modellizzazione e predizione di serie storiche.

 

 

Random walks con bias di reazione su rete [G. Cencetti et al. Phys. Rev. E 98 (2018)].

 

 

 

D- Dinamica di processi di impatto ambientale.

 

E’ un settore di grande vastità con importanti riferimenti alle scienze e all’ingegneria dell’ambiente. Si possono citare lo studio di processi ecologici, della dinamica di evoluzione delle specie e di organizzazione dei meccanismi di interazione, lo studio del moto dei fluidi e dei processi energetici, l’analisi dinamica di processi territoriali quali quelli della mobilità e del traffico.

 

 

Esperimenti del Labima, laboratorio per lo studio delle energie marittime. 

 

 

 

 

E-Modelli di dinamica sociale e processi cognitivi.

 

Questa area riguarda il sistema complesso per eccellenza, il cervello umano, per la cui analisi è sempre più spesso richiesto uno sforzo interdisciplinare che coinvolge oltre alle neuroscienze in senso stretto molte altre discipline, dalla psicologia dei processi cognitivimalla fisica, passando per la matematica applicata, e l’informatica. La recente attività del centro in questo ambito ha avuto come scopo lo sviluppo di specifiche metodologie di indagine per la soluzione del problema inverso, dai dati sperimentali di attività neuronale alla determinazione delle strutture di rete soggiacenti. La modellizazione di reti neuronali in interazioni mira a svelare i processi per la codifica e decodifica dell’informazione, i meccanismi di sincronizzazione e di apprendimento, oltre che lo sviluppo dei diversi processi percettivi.

 

Ruster plot di neuroni eccitatori in un modello LIF.

 
ultimo aggiornamento: 02-Mar-2020
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