Fisica dei sistemi complessi (TORINO)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di laurea magistrale in Fisica dei Sistemi Complessi presso il Politecnico di Torino mira a formare esperti in grado di affrontare problemi complessi in diverse aree disciplinari, sfruttando i metodi della fisica teorica e computazionale. L'obiettivo è fornire una solida preparazione sui sistemi interagenti a molti gradi di libertà, con particolare attenzione alle applicazioni in ambiti interdisciplinari come la biologia, le neuroscienze e l'ingegneria. Il corso si propone di sviluppare competenze avanzate nell'analisi di dati complessi e nella modellizzazione di fenomeni naturali e sociali.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un percorso internazionale con mobilità obbligatoria tra Torino, Trieste e Parigi, e un percorso nazionale interamente svolto al Politecnico di Torino. Entrambi i percorsi includono insegnamenti in fisica statistica, quantistica e sperimentale, applicazioni della fisica e della chimica all'ingegneria, algoritmi, metodi numerici e di simulazione, e sistemi biologici. Il percorso internazionale offre l'opportunità di conseguire un doppio titolo. Il quarto semestre è dedicato alla tesi, che può essere svolta presso le istituzioni partner o altri gruppi di ricerca.

• Competenze acquisite

  I laureati acquisiranno competenze avanzate nella modellizzazione e simulazione di sistemi complessi, nell'analisi di dati e nell'utilizzo di metodi computazionali. Saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite a problemi reali in diversi settori, come la fisica della materia, la biologia, le neuroscienze e l'economia. Il corso sviluppa anche capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione scientifica, fondamentali per la ricerca e lo sviluppo.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando profondamente il settore della fisica dei sistemi complessi, automatizzando l'analisi di dati complessi e accelerando la scoperta di nuovi modelli e simulazioni. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per analizzare grandi quantità di dati provenienti da esperimenti e simulazioni, identificando pattern e relazioni altrimenti impossibili da rilevare. Questo porta a una comprensione più profonda dei fenomeni fisici e alla possibilità di sviluppare nuovi materiali e tecnologie.

• Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative, come la possibilità di sviluppare modelli predittivi per sistemi complessi, progettare nuovi materiali con proprietà specifiche e contribuire alla ricerca in ambiti interdisciplinari. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie di I.A. e di sviluppare competenze nell'interpretazione dei risultati generati dagli algoritmi. La capacità di collaborare con esperti di I.A. e di comunicare efficacemente i risultati della ricerca sarà cruciale.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in machine learning, data science e modellizzazione computazionale. Sarà inoltre fondamentale sviluppare capacità di pensiero critico, problem solving e comunicazione scientifica. La conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e l'esperienza con framework di I.A. come TensorFlow e PyTorch saranno molto richieste.