W la matematica! Intervista a Cristiana De Filippis

di Jacopo Mengarelli, Cristiana De Filippis

Pubblicato il 19/04/2023

Tempo di lettura: 1 min

A cosa servono le equazioni differenziali? Perché ci sono poche donne che si iscrivono a dottorati di matematica e statistica? Perché non capirci niente di matematica dovrebbe essere considerato tanto grave quanto non conoscere Dante e la storia dell'Unità d'Italia? Di tutto questo parliamo in questo podcast con Cristiana De Filippis, ricercatrice al Dipartimento di Scienze Matematiche Fisiche e Informatiche dell'Università di Parma, vincitrice del premio dell’Accademia dei Lincei "Gioacchino Iapichino" nel 2020 e membro dell’Accademia della Società Matematica Europea.

Intervista, musica e montaggio: Jacopo Mengarelli. Crediti immagine di copertina: rielaborazione da Ashraful, CC BY-SA 3.0.

prossimo articolo

La medicina di precisione non può fare a meno degli small data

di Lorenzo Farina

Pubblicato il 11/08/2026

I big data promettono di rivoluzionare la medicina, ma rischiano di nascondere più di quanto rivelino quando si tratta di curare il singolo paziente. Lorenzo Farina argomenta che gli small data - i dati «piccoli» abbastanza da essere compresi direttamente dal clinico - non sono un residuo del passato ma un elemento irrinunciabile della medicina di precisione. La vera sfida non è scegliere tra i due paradigmi, ma abbandonare l'approccio data-driven e tornare a ragionare per domande: prima la questione clinica, poi i dati necessari a rispondervi.

Intelligenza artificiale

Gli small data sono definiti come quei dati di dimensione abbastanza «piccola» da poter essere immediatamente compresi da un essere umano, non tanto nella loro interpretazione che ovviamente ha sempre e necessariamente bisogno della analisi, ma nel loro significato biologico generale. Tipicamente, sono il risultato di esperimenti di laboratorio che non utilizzano macchine per l'analisi dei dati omici, bensì altre biotecnologie in grado di misurare relativamente «pochi» dati per provare a rispondere alla domanda che interessa.