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Conoscenza, merito e futuro. Il Premio di Socint e G-Research

Di Michela Chioso

Matematica, fisica e informatica al Senato. La terza edizione del Premio di dottorato disegna una mappa dell’eccellenza scientifica italiana e interroga il sistema-Paese sulla capacità di trattenere, valorizzare e orientare il talento. Tra merito, mobilità internazionale e costruzione di classe dirigente. Il racconto di Michela Chioso

Celebrare la ricerca quantitativa al Senato della Repubblica non è un gesto simbolico. È un atto politico nel senso più rigoroso del termine: riconoscere la conoscenza scientifica come questione di interesse nazionale. La terza edizione del Premio di dottorato Socint | G-Research si colloca precisamente in questo orizzonte, rendendo visibile un nodo spesso rimosso dal dibattito pubblico italiano: il rapporto tra formazione d’eccellente livello, costruzione della classe dirigente e capacità del Paese di orientarsi nel futuro.

Come ha ricordato Luigi Rucco, segretario generale della Società Italiana di Intelligence, il Premio nasce per valorizzare il talento nella matematica, nella fisica teorica e nell’informatica, discipline che costituiscono oggi il linguaggio profondo dei sistemi complessi. Il fatto che la cerimonia si svolga nella più alta istituzione repubblicana sancisce un principio preciso: la ricerca non è ambito di nicchia, ma infrastruttura cognitiva del Paese, tanto più decisiva in una fase storica in cui il progresso scientifico e tecnologico è divenuto terreno di confronto tra potenze. Una presa d’atto confermata anche dalla composizione della Commissione di Valutazione: Antonio Felice Uricchio, presidente ANVUR; Alessandra Celletti, vicepresidente ANVUR; Paolo Pedone, presidente CUN; Michele Colajanni, Università di Bologna; Enrico Prati, Università di Milano; Carmine Ventre, King’s College London; Gianluca Foresti, Università di Udine. Accademici di primissimo piano, il cui impegno garantisce rigore, respiro internazionale, credibilità scientifica.

La crescita del Premio è stata più volte sottolineata dagli interventi istituzionali. Antonio Felice Uricchio ha evidenziato come l’aumento delle candidature, unite a un livello qualitativo sempre più elevato, renda la selezione complessa e al tempo stesso indicativa di un fermento reale del sistema scientifico italiano, anche nella sua proiezione internazionale. Non esistono confini per la ricerca: lo dimostra la presenza di tesi sviluppate all’estero, che non rappresentano una perdita, ma una parte integrante di un ecosistema accademico europeo e globale.

La presenza congiunta dei vertici di ANVUR e CUN testimonia che la qualità della ricerca è una responsabilità istituzionale condivisa. Valutare, selezionare, valorizzare significa assumersi il compito di orientare il capitale umano verso traiettorie di sviluppo che abbiano ricadute scientifiche, economiche e sociali.

Paolo Pedone ha collocato questo tema in una prospettiva sistemica. I dati sul fabbisogno crescente di alta formazione, in particolare nelle discipline STEM, mostrano che il dottorato di ricerca non può più essere considerato un percorso esclusivamente accademico. Il PhD è, nelle sue parole, il motore dell’innovazione del Paese. L’Italia ha investito molto nel dottorato, anche grazie al PNRR, ma resta distante dalla media europea. Il nodo è quantitativo e culturale: il dottore di ricerca deve essere riconosciuto come figura strategica anche, e soprattutto, al di fuori dell’università, nelle imprese e nei contesti produttivi ad alta complessità.

È su questo sfondo che si colloca il contributo di G-Research, descritto da Alessandro Ottino non come semplice sponsor, ma come partner culturale. Il mercato finanziario, inteso come il dataset più vasto, rumoroso e dinamico esistente, richiede un approccio rigorosamente scientifico, fondato sulla matematica e sul machine learning su larga scala. In questo contesto, la potenza di calcolo – oltre diecimila GPU -non è fine a se stessa, ma strumento che abilita la libertà esplorativa del ricercatore, permettendo di trasformare intuizioni teoriche in test empirici rapidi e verificabili. È un modello che mostra come la ricerca avanzata possa transitare dalla teoria alla produzione senza perdere rigore.

Le tesi premiate incarnano questa alleanza tra profondità teorica e rilevanza sistemica.

Alessandra Celletti ha illustrato il lavoro di Marco Bagnara (Scuola Normale Superiore di Pisa, Imperial College di Londra) rilevando come la stocasticità – il rumore – possa svolgere un ruolo di regolarizzazione e stabilizzazione nella fluidodinamica. Un risultato controintuitivo, che dimostra come la matematica non serva solo a descrivere il mondo, ma a correggere le nostre aspettative su di esso. 

Carmine Ventre e Michele Colajanni hanno evidenziato l’originalità del lavoro di Federico Barbero (Università di Oxford e di Google DeepMind) capace di affrontare uno dei nodi centrali dell’intelligenza artificiale: comprendere quando e perché i Large Language Models falliscono. Non solo diagnosi teorica, ma anche proposte concrete, fondate su un solido impianto matematico. È qui che la ricerca incontra l’impatto reale, nei sistemi che già permeano la vita di tutti noi.

Enrico Prati, infine, ha mostrato come la tesi di Saverio Palazzi (Università di Roma “La Sapienza”), rappresenti un’alternativa alla logica della “forza bruta” computazionale, precisando che anche nell’era dei big data esistono soluzioni analitiche capaci di cogliere l’essenza dei fenomeni, come le transizioni di fase in dimensione finita. Un richiamo forte al valore della sintesi concettuale in un contesto dominato dalla potenza di calcolo.

Nelle conclusioni, Mario Caligiuri, presidente Socint, ha ricondotto tutti questi elementi a una questione decisiva: la costruzione della classe dirigente. Il merito – parola spesso rimossa dal discorso pubblico italiano – è stato l’unico criterio adottato dalla Commissione. Non per creare élite chiuse, ma per formare leadership capaci di orientare sistemi complessi, guardando non alla velocità, ma alla direzione.

Il richiamo finale alla Scuola di Atene è una chiave interpretativa. La conoscenza come dovere, la sintesi tra verità ideale e verità sperimentale, l’unità profonda tra scienze e umanesimo. In un tempo segnato dalla competizione tra intelligenza umana e artificiale, recuperare la dimensione umana della conoscenza non è un esercizio di stile, ma una necessità strategica.

Il Premio Socint | G-Research si colloca esattamente qui: come gesto concreto che ribadisce che il futuro non si improvvisa, si costruisce investendo nella conoscenza, nel merito, nella responsabilità, contribuendo al bene comune.


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