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Dati personali

Nato: il 4 ottobre 1975 a Conegliano (TV).
Famiglia: sposato con Silvia Giulia Galfrè, figli: Eleonora (2007), Federico (2010), Edoardo (2013).
Affiliazione attuale: Dipartimento Scienze MFI, Università di Parma.
Ruolo attuale: Professore associato di Probabilità e Statistica.
Recapiti: nome.cognome@unipr.it, frmor.net

Studi e carriera

– Laureato con lode in Matematica all’Università di Pisa a novembre 1998, con una tesi su processi di ramificazione, ODE non lineari ed equazioni di Navier-Stokes.
– Diploma in Matematica della Scuola Normale superiore di Pisa, 1998.
– Corso di Perfezionamento in Matematica della Scuola Normale Superiore di Pisa, da gennaio 1999 a marzo 2001, sospeso per assumere il ruolo di ricercatore.
– Ricercatore a tempo indeterminato MAT/06 all’Università di Parma da marzo 2001 a dicembre 2018.
– Professore associato MAT/06 all’Università di Parma dal 2018 (abilitazione conseguita nel 2016).

Attività di ricerca

Il mio argomento di ricerca storico sono modelli di turbolenza in fluidodinamica, ma ho anche una profonda conoscenza del machine learning, con una produzione scientifica iniziata più di recente.

– Dal 2009 la mia ricerca teorica si è concentrata soprattutto sugli shell models of turbulence e modelli ad essi ispirati.
Questi modelli sono idealizzazioni delle equazioni di Navier-Stokes o di Eulero, utili per catturare proprietà e caratteristiche della energy cascade della turbolenza tridimensionale.
Ad esempio sono stati utilizzati da Terence Tao per escludere che con stime armoniche si possa dimostrare la buona posizione delle equazioni di Navier-Stokes tridimensionali. Inoltre, grazie all’uso di uno shell model “realistico”, si dimostrata il risultato più fine noto in letteratura di buona posizione per Navier-Stokes regolarizzato con iperdissipatività.
Su questi argomenti, sono stato coordinatore di progetti GNAMPA nel 2012 e nel 2019 (vedi sotto).

Negli anni recenti la mia ricerca si è focalizzata maggiormente su tematiche di grande rilevanza del machine learning. Le mie competenze in questo campo sono basate anche su anni di esperienza in ambito data science (vedi sotto).

– Dal 2016, motivato dall’uscita di AlphaGo, ho iniziato a interessarmi al Deep Reinforcement Learning, e avviato un ampio progetto di ricerca chiamato SAI (Sensible Artificial Intelligence), con colleghi di varie istituzioni.
L’argomento principale del progetto è lo sviluppo di una AI che gioca a Go, basata su un modello matematico più versatile, rispetto a quelle in letteratura (vedi sai.unich.it e github.com/sai-dev/sai). La finalità più generale è stata invece studiare le reti neurali profonde, acquisendo competenze teoriche e pratiche all’avanguardia, che ispirino nuovi argomenti di ricerca rilevanti per questo settore.
La mia ricerca in questo campo è molto attiva, con almeno tre questioni sotto indagine, che sperabilmente porteranno a pubblicazioni di alto profilo.
Su questo argomento, sono stato coordinatore di un progetto GNAMPA nel 2017 (vedi sotto) e invited speaker ai colloqui scientifici UMI 2020.

– Nel 2019 ho avviato un progetto di ricerca di biostatistica chiamato COTAN, con colleghi di varie istituzioni.
La biologia molecolare moderna produce grandi quantità di dati numerici, per molti dei quali non esiste ancora lo strumento di analisi ideale. Alcuni di questi ambiti, possono ispirare modelli matematici nuovi ed eleganti, il cui sviluppo richiede alte competenze di probabilità e statistica.
Modelli più raffinati portano poi ad analisi molto migliori, avendo un impatto fondamentale nella ricerca biologica.
Il progetto in questione è ancora all’inizio, con una prima pubblicazione scientifica e un pacchetto software per le elaborazioni iniziali. Il suo sviluppo è in corso.

Attività di data science

Ho una ricca serie di collaborazioni in matematica applicata, statistica multivariata e analisi dei dati.
– Dipartimento di Patologia Sperimentale, Biotecnologie Mediche e Malattie Infettive dell’Università di Pisa, sull’analisi statistica dei dati per l’identificazione di SNP tramite microarray (2004–2005).
– Avio S.p.A. con il Dipartimento di Matematica Applicata dell’Università di Pisa, sull’analisi multivariata di firme vibratorie per la diagnostica di sistemi meccanici (2004–2005).
– Ufficio funerario del comune di Parma, sulla modellizzazione della dinamica delle sepolture e delle cremazioni per prevedere il fabbisogno di avelli per gli anni seguenti (2006 and 2011).
– PTM Consulting, su analisi multivariata, controllo della qualità e gestione del rischio in campo farmaceutico e medicale (2006–2017).
– Dipartimento di Urologia dell’Ospedale Universitario di Parma, sull’analisi dei dati e la previsione degli esiti della terapia oncologica HIFU (2010-2012).
– Heinz-Plasmon, su metodi quantitativi per il miglioramento continuo (2011–2014).
– Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale dell’Università di Pisa, sul monitoraggio prenatale di anomalie cromosomiche (2013–2015).
– Ralph Lauren, su analisi big data di driver per i costi di spedizione (2014–2015).
– R.I.S. di Parma, sulla specificità statistica delle identificazioni tramite impronte digitali parziali (2016–2018).
– Quinel, sulla verifica di generatori di numeri pseudocasuali (2017).
– Cesi, sulla analisi statistica con reti neurali di dati relativi al contenuto di PCB in trasformatori professionali (2019).
– Dipartimento di Biologia dell’Università di Roma Tor Vergata, sulla statistica di dati di single-cell RNA sequencing (2019–oggi).
– Sidel, sul controllo di processo per imbottigliamento in ambiente asettico (2019–2020).
– Dipartimento di Scienze del Farmaco dell’Università di Padova, sull’inferenza per curve di Kaplan-Meier (2020).

Principali interventi a conferenze e scuole internazionali

– Invited speaker alla Doctoral Winter School Machine Learning Applications (2021, Tampere University, online), “Deep learning methods: a practical approach”.
– Invited speaker ai Colloqui Scientifici UMI (2020, online), “Deep Learning mare incognitum e pirateria matematica”.
– Tutorial in occasione della Tenth international conference on indoor positioning and indoor navigation (IPIN) (2019, Pisa), “Deep learning methods: a practical approach”.
– Introductory lecture alla Doctoral School Scientific Data Analysis (2019, Scuola Normale Superiore di Pisa), “Mathematical foundations of data science: statistics”.
– Invited session in occasione del First Italian Meeting on Probability and Mathematical Statistics (2017, Turin University), “Stochastic Fluid Dynamics”.
– Invited speaker al Workshop Probability and PDEs (2013, CRM De Giorgi, Pisa), “Stochastic inviscid shell models Well-posedness and anomalous dissipation”.

Interventi a scuole e conferenze undergraduate

– Lectio plenaria al Campus di matematica, intelligenza artificiale e crittografia (2021, online), “Intelligenza artificiale, passato presente e futuro”.
– Invited speaker alla Alfaclass Summer School of Mathematics (2019, Aosta), “Paradossi e cospirazioni bayesiane”.
– Invited speaker alla conferenza Reinforcement Learning (Università di Chieti-Pescara, Chieti, 2019), “AlphaGo e famiglia”.
– Invited speaker alla Giornata di divulgazione scientifica (Università di Chieti-Pescara, Pescara, 2018) “Deep Learning e intelligenza artificiale”.
– Lectio plenaria al Campus di matematica: Teoria dei giochi e reti neurali (2017, Massa), “Intelligenza artificiale”.
– Invited speaker alla Alfaclass Summer School of Mathematics (2009, Università e Politecnico di Torino, Solonghello AL), “Una passeggiata casuale nel calcolo delle probabilità: schema di Bernoulli, random walk, moto Browniano”.

Sono uno dei principali organizzatori delle Olimpiadi della Matematica Italiane, per cui ho avuto responsabilità scientifica di parte del training della rappresentativa nazionale (dal 2006 al 2018) e sono stato il coordinatore della preparazione della gara a squadre (dal 2006 al 2012).

Ho tenuto un gran numero di seminari divulgativi di matematica per eventi scolastici e universitari. Alcuni degli argomenti sono stati: probabilità e gioco d’azzardo, compressione di file, codici di correzione degli errori, numeri complessi, giochi con una
strategia vincente, il gioco del go, intelligenza artificiale.

Progetti di ricerca finanziati

Come coordinatore:
– Progetto GNAMPA 2012, Shell models deterministici e stocastici.
– Progetto GNAMPA 2017, Understanding deep neural networks through randomness.
– Progetto GNAMPA 2019, Stationary inverse cascades in shell models of turbulence.

Come partecipante:
– Progetto PRIN 2001, Processi stocastici in fluidodinamica e strutture vorticose.
– Progetto PRIN 2003, Modelli probabilistici in fluidodinamica, meccanica statistica e teoria dell’informazione.
– Progetto PRIN 2004, Equazioni di Kolmogorov lineari e non lineari: approccio probabilistico e approccio deterministico.
– Progetto PRIN 2006, Operatori di Kolmogorov.
– Progetto PRIN 2008, Equazioni di evoluzione deterministiche e stocastiche.
– Progetto GNAMPA 2009, Studio delle singolarità di alcune equazioni legate a modelli idrodinamici.
– Progetto PRIN 2010, Problemi differenziali di evoluzione: approcci deterministici e stocastici e loro interazioni.
– Progetto GNAMPA 2014, Regolarità e dissipazione in fluidodinamica.
– Progetto PRIN 2015, Deterministic and stochastic evolution equations.
– Progetto GNAMPA 2016, Distribuzioni invarianti in fluidodinamica.

Inoltre, nel 2017 ho conseguito il finanziamento delle attività di base della ricerca (FIRB).

Supervisione di tesi

Tesi di dottorato in matematica:
– Carlo Metta (Università di Firenze), “Special Solutions for Shell Models of Energy Cascade in Turbulence” (2020).
– Alessandro Montagnani (Università di Modena e Reggio), “Existence of solutions for turbulence shell models” (2020).
– Luigi Amedeo Bianchi (Scuola Normale Superiore di Pisa), “Dyadic models of turbulence on trees” (2013, tesi co-diretta con Franco Flandoli).

Sono stato inoltre relatore di decine di tesi magistrali e triennali in Matematica e in Ingegneria Gestionale.

Attività didattica

Corsi di dottorato:
– Advanced stochastic processes: 2016 e 2017.
– Shell models of turbulence: 2016.

Insegnamenti per corsi di laurea magistrale:
– Istituzioni di probabilità per la laurea magistrale in Matematica, 48 ore: dal 2020 al 2021.
– Analisi stocastica per la laurea magistrale in Matematica, 42-48 ore: dal 2012 al 2020, ad anni alterni.
– Statistica industriale per la laurea magistrale in Matematica, 32 ore di teoria e 24 ore di laboratorio: dal 2015 al 2021, ad anni alterni. Dal 2021 mutuato anche dalla laurea magistrale in Informatica.
– Metodi e modelli a supporto delle decisioni per la laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 50 ore: dal 2010 al 2012.
– Metodi statistici a supporto delle decisioni per la laurea specialistica in Ingegneria Gestionale, 80 ore: dal 2005 al 2009.
– Metodi probabilistici statistici e processi stocastici per la laurea in Ingegneria Gestionale (vecchio ordinamento), 80 ore: dal 2001 al 2002.

Insegnamenti per corsi di laurea triennale:
– Elementi di probabilità/Introduzione alla Statistica per le lauree triennali in Matematica e in Informatica, 56-60 ore: 2006 e dal 2019 al 2021.
– Introduzione alla statistica per la laurea triennale in Informatica, 56 ore: 2018.
– Statistica per la laurea triennale in Ingegneria Gestionale, 45 ore: dal 2001 al 2009.
– Elementi di probabilità per le lauree triennali in Matematica e in Informatica (complementi), 12 ore: dal 2008 al 2009.
– Variabili aleatorie e statistica inferenziale per la laurea triennale in Matematica, 60 ore: 2007.

Attività gestionale

– Organizzazione del Workshop del progetto PRIN 2015 Deterministic and stochastic evolution equations, svoltosi nel 2017 a Parma.
– Delegato del Dipartimento per la Terza Missione, dal 2019 ad oggi. Delegato per l’orientamento in entrata, dal 2021.
– Membro della Commissione Olimpiadi della Matematica dell’UMI dal 2003 ad oggi.
– Responsabile staff della Finale Nazionale delle Olimpiadi della Matematica, dal 2014 ad oggi.
– Responsabile guide internazionali, per la Seventh European Girls’ Mathematical Olympiad, svoltesi a Firenze nel 2018.
– Responsabile logistico e scientifico dello Stage di preparazione per le Olimpiadi di Matematica di Parma, dal 2003 al 2007 e poi dal 2012 al 2019.
– Organizzazione tecnica delle gare a squadre di matematica di Parma dal 2008 al 2020.
– Leader, deputy leader o osservatore, per la squadra italiana in decine di competizioni internazionali di matematica, dal 2006 al 2013.

Formazione post-graduate

Principali periodi di studio:
– Periodo di ricerca di un mese presso il MIT, su invito del prof. S.K. Mitter, per studiare la teoria dell’informazione e in particolare i low-density convolutional codes (Boston, 2000).
– Bimestre di ricerca intensivo Probability and Statistical Mechanics in Information Science (Pisa, 2003).
– Bimestre di ricerca intensivo Interacting Particles and Computational Biology (Pisa, 2003).

Principali scuole estive:
– Concentrated advanced course on Lévy Processes e Concentrated advanced course on Lévy Processes and Branching Processes (Aarhus, Danimarca, MaPhySto, 2000).
– Inference for stochastic processes (Torgnon, Pristem, 2002).
– Saint-Flour Summer School in Probability (Francia, 2010).
– Saint Petersburg School in Probability and Statistical Physics (Russia, 2012).
– Hausdorff School Large Random Graphs: Geometry and Applications (Bonn, 2017).

Altro
– Competenze linguistiche (CEFR level): Inglese C1, Francese A1.
– Competenze informatiche avanzate (ambienti Linux, Windows e Office, programmazione C, C ++ , Python, TensorFlow, R, OpenCL, Bash, uso approfondito di LaTeX, git).
– Ho tradotto in italiano e curato il libro di testo di Sheldon Ross Introduction to probability and statistics for engineers and scientists, seconda, terza e quinta edizione (2003, 2008 e 2015).
– Nel 2011 ho contributito allo sviluppo di un documento tecnico ufficiale di Pharmacopoeia su Near Infrared Spectroscopy, più precisamente nella sezione Chemometric methods applied to analytical data.
– Vincitore delle Olimpiadi Italiane di Matematica del 1994. Partecipante alle Olimpiadi Internazionali di Matematica nel 1993 e 1994 con una “bronze medal award” nel 1993.

Parma, 7 settembre 2021.

Francesco Morandin

Autorizzo il trattamento dei dati personali ai sensi del D.Lgs. 2018/101 e del GDPR (Regolamento UE 2016/679).

Anno accademico di erogazione: 2021/2022

Anno accademico di erogazione: 2020/2021

Anno accademico di erogazione: 2019/2020

Anno accademico di erogazione: 2018/2019

Anno accademico di erogazione: 2017/2018

Anno accademico di erogazione: 2016/2017

Anno accademico di erogazione: 2015/2016

Anno accademico di erogazione: 2014/2015

Anno accademico di erogazione: 2013/2014

Docente di riferimento

  • Corso di Laurea Magistrale MATEMATICA A.A. 2021/2022
  • Corso di Laurea Magistrale MATEMATICA A.A. 2020/2021
  • Corso di Laurea Magistrale MATEMATICA A.A. 2018/2019
  • Corso di Laurea Magistrale MATEMATICA A.A. 2017/2018
  • Corso di Laurea Magistrale MATEMATICA A.A. 2016/2017
  • Corso di Laurea Magistrale MATEMATICA A.A. 2015/2016

Docente tutor

  • Laurea triennale (DM 270) MATEMATICA A.A. 2019/2020
  • Laurea triennale (DM 270) MATEMATICA A.A. 2018/2019

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