BIODIVERSITA' AGRICOLTURA E AMBIENTE

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Dottorato di Ricerca in Biodiversità, Agricoltura e Ambiente presso l'Università degli Studi di Bari Aldo Moro si propone di formare ricercatori altamente qualificati, capaci di affrontare le sfide poste dalla conservazione della biodiversità, dallo sviluppo di un'agricoltura sostenibile e dalla protezione dell'ambiente. Il corso mira a fornire una solida preparazione teorica e pratica, con un approccio interdisciplinare che integra competenze in genetica, biotecnologie vegetali, scienze ambientali, agricoltura mediterranea sostenibile e protezione delle colture. L'obiettivo è quello di formare professionisti in grado di generare soluzioni innovative per la salvaguardia dell'ambiente e per rispondere alle esigenze di una popolazione in crescita, con particolare attenzione alle specificità del territorio pugliese e del Mediterraneo.

• Piano di studi

  Il piano di studi del Dottorato prevede un percorso formativo strutturato che include corsi avanzati, seminari, attività di ricerca e la preparazione di una tesi di dottorato. I corsi coprono un'ampia gamma di argomenti, tra cui genetica e genomica vegetale, ecologia e conservazione della biodiversità, agricoltura di precisione, valutazione dell'impatto ambientale e gestione delle risorse naturali. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche in laboratorio e sul campo, workshop e attività di ricerca individuale e di gruppo. È previsto un forte coinvolgimento in progetti di ricerca nazionali e internazionali, con la possibilità di svolgere periodi di studio e ricerca presso istituzioni estere.

• Competenze acquisite

  I dottori di ricerca in Biodiversità, Agricoltura e Ambiente acquisiranno competenze avanzate in diversi ambiti, tra cui: progettazione e gestione di progetti di ricerca, analisi di dati complessi, utilizzo di tecnologie avanzate (come la genomica, la bioinformatica e i sistemi GIS), valutazione dell'impatto ambientale, sviluppo di strategie per la conservazione della biodiversità, progettazione di sistemi agricoli sostenibili e comunicazione scientifica. Saranno in grado di affrontare problemi complessi in modo autonomo e di contribuire in modo significativo all'avanzamento della conoscenza scientifica e allo sviluppo di soluzioni innovative per la protezione dell'ambiente e la gestione sostenibile delle risorse naturali.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta rivoluzionando il settore della biodiversità, dell'agricoltura e dell'ambiente in diversi modi. L'analisi di grandi quantità di dati (Big Data) raccolti da sensori, satelliti e droni permette di monitorare la biodiversità, valutare l'impatto ambientale e ottimizzare le pratiche agricole. I modelli di I.A. possono prevedere l'insorgenza di malattie delle piante, ottimizzare l'uso di risorse come acqua e fertilizzanti, e contribuire alla progettazione di sistemi agricoli più efficienti e sostenibili. La robotica e l'automazione stanno trasformando le attività agricole, dalla semina alla raccolta, riducendo i costi e aumentando la produttività.

• Per i futuri laureati in questo campo, le opportunità sono molteplici. La crescente domanda di professionisti con competenze in I.A. per l'analisi di dati ambientali e agricoli, la gestione delle risorse naturali e lo sviluppo di soluzioni sostenibili è in costante aumento. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente alle nuove tecnologie, di comprendere i principi dell'I.A. e di collaborare con esperti di diverse discipline. La capacità di interpretare i dati, di sviluppare modelli predittivi e di utilizzare strumenti di I.A. sarà fondamentale per avere successo in questo settore.

• Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive, tra cui la programmazione (Python, R), l'analisi dei dati, la modellazione predittiva, la conoscenza dei sistemi GIS e la capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi. La familiarità con le piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud) e con le tecniche di machine learning sarà un vantaggio significativo. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di adattarsi a un ambiente in rapida evoluzione sarà essenziale.