Antonio Zinilli, responsabile della Scuola al Consiglio nazionale delle ricerche

«I miei studi approfondiscono il contributo delle tecniche innovative di Network Science, Machine Learning e Spatial Models nella trasformazione strutturale di alcuni Paesi africani » racconta Bernardo Caldarola, giovane ricercatore di Trani, da poco ammesso alla RISIS Data Science School, promossa dal progetto europeo H2020. Diciotto partner tra cui CNR, Politecnico di Milano, Sapienza Università di Roma, la tedesca Fraunhofer, l’olandese Center for Science and Technology Studies (Cwts), l’Austrian Institute of technology, la francese Gustave Eiffel e altre prestigiose istituzioni - si sono uniti per offrire gratuitamente ai ricercatori europei la partecipazione dal 15 al 26 febbraio alla Data Science School, tesa a creare una rete di collegamento tra ricerca, applicazioni tecnologiche e innovazione. Del resto, «proprio attraverso Network Science e Spatial Models, si colgono quelle somiglianze, aderenze e interdipendenze funzionali tra i diversi agenti, trascurate dagli approcci più tradizionali» spiega Antonio Zinilli (CNR), responsabile della Scuola. Andando in soccorso del lavoro dei ricercatori, il Machine Learning può, invece, prevedere l’evoluzione delle reti complesse in ambito STI (Scienza, Tecnologia e Innovazione) oppure rilevare quali fattori guidano le prestazioni degli stessi sistemi STI e delle relative azioni politiche: «Si tratta di strumenti estremamente efficaci nel classificare istanze altrimenti inosservabili: penso, ad esempio, alla valutazione del potenziale di nuovi progetti, a prestazioni in ambito accademico o alle performance delle equipe di ricerca» puntualizza Giovanni Cerulli, che di Machine Learning sarà docente alla scuola, il cui piano formativo affiancherà anche gli altri due campi di indagine: Network Science (NS) e Modelli Spaziali (SM).

Obiettivo è integrare teoria statistica e ricerca computazionale per esaminare l’emergere di nuovi modelli sociali ed economici, definiti complessi: complessi perché il contesto attuale vede la costante interazione di attori e concause attivi su diversi piani. La scuola, promossa nel 2019 con un budget di più di 8 milioni di euro, si propone l’ambizioso obiettivo di creare un’infrastruttura europea di ricerca transnazionale in ambito STI (scienza, tecnologia, innovazione) aperta ai cittadini, rendendo disponibili dataset di rilevanza strategica per la comunità scientifica e ampliando il plateau di fruitori, il tutto perseguendo un’innovazione orientata in chiave sostenibile. Ad oggi, il progetto ha già creato 13 dataset e due registri su Università, Enti di ricerca e Aziende in tre settori chiave: attori, geografia e temi. I dati possono essere utilizzati liberamente come nel caso di Knowmax, un tool contenente informazioni rapide sulla produzione scientifica di tutto il continente. Per misurare, invece, il polso dell’innovazione e della ricerca nei paesi europei, si consulta RISIS-PATENT, una banca dati di tutti gli uffici brevetti prodotta dall’Ufficio centrale UE (UEB). Per conoscere meglio il mondo delle imprese, basta accedere a VICO o Cheetah, vere e proprie enciclopedie, rispettivamente di startup e medie imprese distribuite sul territorio europeo: due database zeppi di informazioni geografiche e contabili in costante aggiornamento. Cheetah, ad esempio, conta già 42.369 aziende di medie dimensioni situate in 30 Paesi europei e Israele. La rivoluzione digitale ha prodotto una disponibilità di informazioni senza precedenti su fenomeni sociali, economici e tecnologici, a cui ricercatori, professionisti e politici hanno accesso: il problema è che, spesso, non si è 'formati' alla corretta fruizione e gestione di immensi set di dati, siano essi su persone, aziende e istituzioni. «Vorrei approfondire l’econometria spaziale - afferma ad esempio la giovane messicana Beatriz Calzada Olvera, studiosa specializzata in economia dell’innovazione e dello sviluppo all’Università di Rotterdam - approfondendo le intersezioni tra risorse naturali e innovazione». Antonio Zinilli, responsabile della Scuola al Consiglio nazionale delle ricerche