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Paolo Ferragina entra a far parte di L’EMbeDS come professore ordinario di Informatica

Il benvenuto a Paolo Ferragina, la cui ricerca metodologica innovativa e i suoi molteplici progetti applicati arricchiranno in modo significativo la comunità di L'EMbeDS e ne amplieranno la portata.

Paolo Ferragina è entrato a far parte di L’EMbeDS e della Classe di Scienze Sociali della Scuola Sant’Anna nel giugno 2024, come professore ordinario di Informatica, reclutato dal Dipartimento di Eccellenza tramite una procedura selettiva pubblicata a febbraio 2024.

Si è laureato in Informatica presso l’Università di Pisa (1992, cum laude), ha conseguito il dottorato di ricerca. in Informatica presso la stessa Università (1996) e ha proseguito gli studi post-dottorato presso il Max-Planck Institut fur Informatik (1997-98). In particolare, quando divenne Professore Ordinario di Informatica nel 2007 presso l’Università di Pisa, la sua promozione fu sponsorizzata per cinque anni (2007-2011) da Yahoo!.

Gli interessi di ricerca di Paolo Ferragina riguardano la progettazione e l’implementazione di algoritmi e strutture di dati per la compressione, l’indicizzazione, la ricerca e l’analisi di Big Data. Nel corso del tempo, la sua attività lo ha portato ad importanti collaborazioni con Senseable City Lab al MIT (Boston, USA), Pinello Lab ad Harvard e MassGeneral Hospital (Boston, USA), European Broadcasting Union (EBU), Google (Zurigo) , Bloomberg (Londra), ST Microelectronics, Tiscali (Istella’s search engine), Yahoo! Research (Barcellona), Bassilichi, Gruppo CERVED, Fondazione ENEL, SadasDB, Spazio Dati, ecc.

Attualmente è anche componente del Comitato Scientifico del Dipartimento nazionale del CNR “Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’energia e la mobilità”; del Comitato Direttivo del SIAM Symposium on Algorithm Engineering and Experiments; del Comitato Direttivo del Dottorato in Informatica delle Università di Pisa-Firenze-Siena; del Comitato Scientifico del Master in “Big Data Analytics & Artificial Intelligence for Society”; dell’Advisory Board Master in “Big Data Analytics & Artificial Intelligence for Society”; e del Gruppo di Lavoro su “AI e Giustizia”, ​​​​istituito dal Ministero della Giustizia italiano. Paolo è anche il co-direttore della Scuola di Dottorato Internazionale “Jacob T. Schwartz” su “Computational Social Sciences”, che si tiene ogni anno a Lipari; redattore di area dell’Encyclopedia of Algorithms (Springer, Editore Ming-Yang Kao, 2016) e dell’Encyclopedia of Big Data Technologies (Springer, Editore Zomaya e Sakr, 2018); è membro del comitato editoriale del Journal on Graph Algorithms and Applications (JGAA).

Paolo Ferragina è (co-)destinatario di alcuni premi internazionali, tra i più recenti citiamo: due premi Test of Time assegnati nel 2023 dall’”European Symposium on Algorithms (ESA)” e dall’”ACM Conference on Information and Knowledge Management CIKM) ” e il premio “2022 ACM Paris Kanellakis dalla teoria alla pratica” per la scoperta dell’indice FM.

Quali sono i progetti di Paolo Ferragina per questo nuovo capitolo della sua carriera accademica, in relazione agli obiettivi di L’EMbeDS? “Sono entusiasta di far parte dell’ambiente multidisciplinare e delle opportunità di ricerca offerte da L’EMbeDS e, spero, di contribuire ad amplificare le sue strategie di ricerca e trasferimento tecnologico attraverso il consolidamento e il potenziamento della sua leadership nel campo dell’informatica, in particolare nel supporto che gli algoritmi e l’intelligenza artificiale possono fornire alla scienza dei dati su big data multimodali.
Troppe volte, infatti, ho sentito toni euforici riguardo alla disponibilità dei dati, ma big data significa semplicemente ‘big data’ con un conseguente aumento dei costi di archiviazione, governance, ricerca e, soprattutto, estrazione di ‘valore’. Non sorprende quindi che oggi, più che mai, abbiamo bisogno di costruire nuove piattaforme ad alta intensità di dati che siano non solo efficienti ed efficaci ma anche utilizzabili da tutti in modo sicuro, sostenibile, privato e affidabile, consentendo così di trasformare grandi raccolte di dati privati/pubblici in più valore e quindi più vantaggi per tutti noi”

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