EARTHQUAKE AND ENVIRONMENTAL HAZARDS

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Dottorato in EEH (Earthquake and Environmental Hazards) presso l'Università "G. d'Annunzio" di Chieti-Pescara si propone di formare ricercatori di alta qualità, capaci di condurre studi originali e ricerche avanzate sui rischi sismici e ambientali, e sulle loro conseguenze. L'obiettivo è creare una comunità di ricerca multidisciplinare, focalizzata sul monitoraggio, la modellazione e la valutazione di tali rischi, e sull'analisi dell'impatto socio-psicologico su individui e società, al fine di progettare e implementare strategie di mitigazione e adattamento. La peculiarità del corso risiede nell'approccio integrato, che combina competenze provenienti da diverse discipline, dalle Scienze della Terra e Fisica (ERC PE10) all'Archeologia e Psicologia (ERC SH4). Questo permette di affrontare i problemi da molteplici prospettive, offrendo una formazione completa e versatile.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un percorso formativo personalizzato per ogni studente, tenendo conto del background educativo individuale. Tuttavia, tutti gli studenti acquisiranno strumenti e conoscenze fondamentali sui problemi legati ai rischi, affrontati da diverse angolazioni. Il corso include lo studio di: tettonica attiva, sismotettonica e sismogenesi; geoarcheologia e archeosismologia; monitoraggio e analisi dell'inquinamento ambientale; analisi psico-sociologica della percezione del rischio e della comunicazione. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, attività di laboratorio, e soprattutto, attività di ricerca sul campo e l'analisi di dati reali. È previsto un forte coinvolgimento in progetti di ricerca internazionali e la partecipazione a conferenze e workshop.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nella modellazione e valutazione dei rischi sismici e ambientali, nella gestione dei dati e nell'analisi di scenari complessi. Saranno in grado di condurre ricerche originali, pubblicare su riviste scientifiche internazionali, e comunicare efficacemente i risultati delle loro ricerche a diversi pubblici. Avranno sviluppato capacità di problem-solving, pensiero critico e lavoro di squadra. Le competenze acquisite includono anche la capacità di progettare e implementare strategie di mitigazione del rischio e di adattamento, tenendo conto degli aspetti sociali e psicologici. I dottori di ricerca saranno in grado di utilizzare strumenti di modellazione avanzati, tecniche di analisi geofisica, e metodi di analisi statistica per l'interpretazione dei dati.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta rivoluzionando il settore della gestione dei rischi sismici e ambientali, automatizzando l'analisi di grandi quantità di dati e migliorando la precisione delle previsioni. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per analizzare dati sismici, immagini satellitari, e dati ambientali, consentendo una rapida identificazione delle aree a rischio e la previsione di eventi catastrofici. La modellazione dei rischi è diventata più sofisticata grazie all'I.A., che permette di simulare scenari complessi e valutare l'impatto di eventi naturali con maggiore accuratezza. L'I.A. facilita anche la comunicazione del rischio, creando strumenti interattivi e personalizzati per informare il pubblico e i decisori politici.

• I futuri laureati in questo campo si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di sistemi di allerta precoce basati sull'I.A., la creazione di modelli di rischio più accurati e la progettazione di strategie di mitigazione più efficaci. Tuttavia, dovranno anche affrontare sfide, come la necessità di comprendere e interpretare i risultati generati dall'I.A., e di collaborare con esperti di I.A. per sviluppare soluzioni innovative. La crescente dipendenza dall'I.A. richiederà anche una maggiore attenzione alla sicurezza dei dati e alla protezione della privacy.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno acquisire competenze in analisi dei dati, machine learning, e modellazione predittiva. Sarà fondamentale la capacità di interpretare i risultati degli algoritmi di I.A., di comunicare in modo efficace i risultati complessi e di collaborare con team multidisciplinari. La conoscenza delle tecnologie cloud e delle piattaforme di big data sarà un vantaggio significativo. Inoltre, la capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di apprendere continuamente nuove competenze sarà essenziale.