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Attualità Lunedì 27 Luglio 2026 ore 11:39

Due tesi UniPi nei Premi con.Scienze del 2026

Premiati Stefano Iannini Lelarge per le Scienze della Terra e Domenico Tortorella per l'Informatica: due ricerche di alto valore scientifico di Pisa.

PISA — Due tesi di dottorato discusse all'Università di Pisa figurano tra le vincitrici dei Premi con.Scienze 2026, riconoscimento assegnato ai migliori lavori realizzati negli atenei italiani nell'ambito delle discipline scientifiche. A essere premiati sono stati Stefano Iannini Lelarge, per l'area delle Scienze della Terra, e Domenico Tortorella, per l'Informatica.

I premi sono promossi dalla Conferenza Nazionale dei Presidenti e dei Direttori delle Strutture Universitarie di Scienze e Tecnologie e hanno l'obiettivo di valorizzare il contributo offerto dalle nuove generazioni allo sviluppo della ricerca.

Stefano Iannini Lelarge ha ricevuto il riconoscimento per la tesi "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 nelle prime fasi del Sistema Solare.

La ricerca è stata svolta prevalentemente nei laboratori del Dipartimento di Scienze della Terra dell'Università di Pisa e della rete CISUP, attraverso esperimenti condotti ad alta pressione e ad alta temperatura. Il lavoro si è avvalso anche di tecniche avanzate di microscopia elettronica, microscopia a raggi X e spettrometria di massa con ablazione laser.

I risultati ottenuti permettono di approfondire i processi di differenziazione dei primi corpi planetari, uno dei principali temi delle Scienze Planetarie. Iannini Lelarge è attualmente 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 riguarda l'applicazione del Deep Learning ai grafi e propone modelli innovativi ed efficienti per apprendere da dati strutturati, come quelli utilizzati per descrivere molecole, reti sociali e sistemi complessi.

La ricerca affronta alcune delle principali difficoltà delle reti neurali profonde per grafi, dalla complessità nella progettazione delle architetture agli elevati costi computazionali. Il lavoro integra analisi teoriche con lo sviluppo di modelli basati anche sul Reservoir Computing, approccio che consente di ridurre sensibilmente, e in alcuni casi eliminare, la fase di addestramento.

Domenico Tortorella è oggi ricercatore a tempo determinato presso il Dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa, dove prosegue la propria attività nel gruppo di Computational Intelligence and Machine Learning. Ricopre inoltre il ruolo di segretario della European Neural Network Society.

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