BIOLOGIA EVOLUZIONISTICA ED ECOLOGIA

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il dottorato di ricerca in Biologia Evoluzionistica ed Ecologia presso l'Università degli Studi di Parma mira a formare esperti di alto livello nella ricerca scientifica e nella gestione delle risorse biologiche. Il corso si concentra sullo studio della diversità biologica, dell'evoluzione, del comportamento e delle relazioni tra gli organismi e con l'ambiente, integrando conoscenze a diversi livelli, dal molecolare all'ecosistemico. L'obiettivo è fornire ai dottorandi gli strumenti per affrontare tematiche di ricerca sia di base che applicative, con un focus sull'uso di metodi innovativi e avanzati.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un percorso formativo che include corsi avanzati, seminari, attività di ricerca sul campo e in laboratorio. I dottorandi sono incoraggiati a sviluppare competenze in analisi dei dati, modellistica, e nell'uso di strumenti bioinformatici. Il programma include anche la partecipazione a conferenze e workshop nazionali e internazionali, promuovendo la collaborazione e lo scambio di conoscenze con altri ricercatori.

• Competenze acquisite

  I dottorandi acquisiscono competenze avanzate nell'analisi dei processi biologici, nella gestione delle risorse biologiche, e nello sviluppo di modelli quantitativi e previsionali. Sono in grado di condurre ricerche in modo autonomo, dalla descrizione empirica dei fenomeni all'elaborazione dei dati e alla pubblicazione dei risultati. Il corso fornisce anche competenze trasversali, come la capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca e di collaborare in team multidisciplinari.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando il settore della biologia evoluzionistica ed ecologia in diversi modi. L'analisi di grandi quantità di dati biologici (big data) è diventata più efficiente grazie all'I.A., che permette di identificare modelli e correlazioni altrimenti impossibili da individuare. I modelli predittivi basati sull'I.A. stanno rivoluzionando la ricerca ecologica, consentendo di simulare l'impatto dei cambiamenti climatici e di altre perturbazioni ambientali sugli ecosistemi. L'I.A. è utilizzata anche per l'identificazione automatica di specie, l'analisi di immagini e la modellazione di reti trofiche.

• Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative. La capacità di utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi dei dati e la modellazione è sempre più richiesta. I laureati potranno contribuire a sviluppare nuove metodologie di ricerca, a migliorare la gestione delle risorse naturali e a proteggere la biodiversità. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai nuovi strumenti e metodologie, e di comprendere i limiti e i potenziali bias degli algoritmi di I.A.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze in programmazione (es. Python, R), bioinformatica, analisi statistica avanzata e modellazione predittiva. È fondamentale acquisire familiarità con i metodi di machine learning e le tecniche di deep learning. La capacità di comunicare i risultati della ricerca in modo chiaro e di collaborare con esperti di informatica e dati sarà altrettanto importante.