fbpx Le parole chiave per un nuovo CNR: intervista a Massimo Inguscio | Scienza in rete

Le parole chiave per un nuovo CNR: intervista a Massimo Inguscio

Primary tabs

Tempo di lettura: 5 mins

Massimo Inguscio, nuovo presidente del CNR, ha alcune parole chiave che ricorrono nel suo colloquio con scienzainrete. Proviamo quindi a seguirne la traccia, perché insieme sembrano comporre abbastanza chiaramente un programma di lavoro intenso e di sostanziale rafforzamento del massimo ente scientifico nazionale. In concomitanza con il nuovo Piano Nazionale della ricerca (ora, pare, finalmente alle porte) il CNR si appresta anche a presentare il proprio piano triennale, la strategia dell'ente da qui al 2020.

Università. La prima cosa che sottolinea Inguscio è “riprendere il rapporto, anzi la sinergia, con l’università”. Il CNR dovrà riprendere a  lavorare insieme agli atenei, colmando una frattura che - a suo dire - si è creata da tempo. E questo “per rientrare in contatto verso con i giovani, i laureandi, i gruppi di lavoro che in università fanno ricerca di base, e che sono fondamentali per far progredire la ricerca nel nostro paese”.

Razionalizzazione. Come vede Inguscio il CNR di domani? Lo vede razionalizzato. Il che non significa “tagliato”, ma ricomposto in grandi centri di ricerca, ripulendolo dalle frammentazioni, sezioni e sezioncine che si sono formate rincorrendo ogni forma possibile di finanziamento sul territorio. il che ha creato un ambiente frammentato, con doppioni, e senza una strategia comune”. Una volta messo ordine e con una chiara strategia, si avrà senz’altro la credibilità per chiedere anche più risorse di quante se ne ricevano oggi.

Ricerca di base. Quindi si dovrà andare verso un dimagrimento di risorse in certi ambiti e in una rifocalizzazione delle risorse così liberate sulla ricerca di base, motore di ogni innovazione. Il CNR rimane per sua natura a vocazione universale, riferimento delle politiche di ricerca del governo, protagonista del trasferimento tecnologico e dell’innovazione, ma nutrito dalla ricerca di base, o “di fantasia”, come Inguscio ama dire. “D’altronde non è un caso se per il 90% chi ha i brevetti più interessanti è anche chi pubblica su Nature o Science. C’è un nesso inscindibile fra ricerca di base e applicata”.

Rilanciare il Sud. Bisogna operare delle scelte strategiche. Una di queste è rafforzare, come CNR, la ricerca nel Sud, creando quindi centri che facciamo massa critica e possano attirare nuovi ricercatori e fondi.

Reclutamento e carriera. Bisogna inoltre avere una particolare attenzione al reclutamento dei ricercatori, attrarre le eccellenze e i giovani, attraverso nuovi meccanismi meno burocratici che consentano di superare le barriere burocratiche che storicamente hanno rappresentato un ostacolo per il rinnovamento degli enti di ricerca. La legge di stabilità offre i primi segnali, ancora timidi quanto a risorse, di un nuovo percorso in questo senso. Quindi, Inguscio si propone di completare la promozione dei ricercatori CNR con grant ERC a posizione di primo ricercatore o dirigente di ricerca. Di riaprire la progressione di carriera, di fatto bloccata dai sindacati, attraverso concorsi ben scanditi nel tempo. Anche per sanare gradualmente la piaga del precariato. Il riferimento di Inguscio va all’ultima tornata di assunzioni di ricercatori presso il CNR ai tempi del ministro Mussi, che almeno per la fisica portò nell’ente ricercatori spesso non provenienti dalle sedi del bando ma da altrove (in italia o dall’estero). “Una generazione di ricercatori scelti non con logiche locali o clientelari, che infatti portò ottimi risultati anche in termini di grant europei e successive carriere anche fuori Italia”.

PNR. Il Piano nazionale della ricerca di prossima pubblicazione riserva secondo Inguscio alcune sorprese importanti. Per esempio per la prima volta vengono destinati dei fondi per “vestire” i grant ERC, in modo che l’ente di appartenenza consenta al vincitore del grant una chiara libertà di spesa, per formare un gruppo di lavoro intorno al progetto. 

Valutazione. La valutazione è centrale per destinare fondi alla ricerca e per il reclutamento. Meno lacci e laccioli in fase di selezione, e più valutazione periodica dei risultati, come si fa ovunque. “Le scelte non devono essere anonime ma personali e trasparenti nell’indicare chi le compie, e chi, nel caso di errore, dovrà pagarne le conseguenze”. 

Human Technopole. “Il CNR è pronto a collaborare con chiunque. L’IIT è una realtà importante di cui bisogna prendere atto nella realtà del nostro paese. Il CNR peraltro esprime competenze fortissime anche nel campo della genomica, della nutrizione, delle neuroscienze, della salute, che ne fanno un attore imprescindibile in questi settori”.

Autonomia. Provocato sul confronto fra enti come CNR e IIT Inguscio, dotato di un notevole self control, dice: “E’ ovvio che tutti vorremmo ricevere soldi pubblici e spenderli secondo criteri privatistici… Ma al di là delle battute, questo mi sembra un momento propizio, per esempio con i decreti della legge Madia, per liberare la ricerca pubblica da alcuni ceppi che la appesantivano, sia per il reclutamento che per la destinazione dei fondi, aprendo per esempio posizioni di tenure-track come nell’università. A vent’anni di distanza dalla riforma Ruberti, con la quelle l’Università ha ottenuto la sua autonomia, ora anche gli enti di ricerca devono avere la loro autonomia, muovendosi in un contesto più moderno e dinamico. Non si può ovviamente continuare a selezionare il ricercatore con le stesse norme del postino e del generico dipendente pubblico”.

Outreach. “A Firenze nel mercatino dei Ciompi, c’è una bancarella che vende libri usati in cui campeggia questa scritta. “Se pensate che la cultura sia cara, pensate quanto vi costa l’ignoranza”. Bisogna attivare programmi di disseminazione, acculturazione, outreach per rendere consapevole tutta la società dell’importanza della ricerca, in modo da evitare reazioni dettate dall’oscurantismo come quelle contro il nucleare, gli OGM, la sperimentazione animale, e via dicendo”.

Soldi dai privati. La quota che i privati in Italia destinano alla ricerca è molto bassa, anche a causa delle dimensioni medie delle nostre imprese e di una certa generale miopia. A questo proposito vorrei creare una attenzione nel mondo industriale sulle possibilità di collaborazione. Per esempio, sul valore aggiunto di far lavorare dottorati nell’industria, cosa che ancora oggi quasi viene nascosta dal candidato al momento del colloquio. Deve cambiare la cultura e il valore percepito della competenza scientifica.


Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


prossimo articolo

Perché le reti neurali hanno vinto i Nobel per la fisica e la chimica?

Quest'anno l'Intelligenza Artificiale ha fatto la parte del leone nei Nobel per la fisica e la chimica. Meglio sarebbe dire machine learning e reti neurali, grazie al cui sviluppo si devono sistemi che vanno dal riconoscimento di immagini alla IA generativa come Chat-GPT. In questo articolo Chiara Sabelli racconta la storia della ricerca che ha portato il fisico e biologo John J. Hopfield e l'informatico e neuroscienzato Geoffrey Hinton a porre le basi dell'attuale machine learning.

Immagine modificata a partire dall'articolo "Biohybrid and Bioinspired Magnetic Microswimmers" https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/smll.201704374

Il premio Nobel per la fisica 2024 è stato assegnato a John J. Hopfield, fisico e biologo statunitense dell’università di Princeton, e a Geoffrey Hinton, informatico e neuroscienziato britannico dell’Università di Toronto per aver sfruttato strumenti della fisica statistica nello sviluppo dei metodi alla base delle potenti tecnologie di machine learning di oggi.