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CORSO DI LAUREA MAGISTRALE in PHYSICS OF COMPLEX SYSTEMS (FISICA DEI SISTEMI COMPLESSI)
Anno Accademico 2019/20
DIPARTIMENTO SCIENZA APPLICATA E TECNOLOGIA
Collegio di Ingegneria Elettronica, delle Telecomunicazioni e Fisica (ETF)
Sede: TORINO/TRIESTE/PARIGI
Durata: 2 anni
Classe di laurea n° LM-44: MODELLISTICA MATEMATICO-FISICA PER L'INGEGNERIA
Referente del corso
BRAUNSTEIN ALFREDO   referente.lm.pcs@polito.it
Corso tenuto in Inglese
Corso parzialmente offerto anche in Italiano
Il primo anno è comune agli altri corsi di laurea ed è offerto anche in lingua Inglese
 Obiettivi formativi

L'obiettivo del corso di laurea magistrale in Fisica dei Sistemi Complessi consiste nel formare una figura professionale in grado di applicare congiuntamente le conoscenze e le metodologie della fisica moderna (statistica e quantistica) e dell'ingegneria, con particolare riferimento al settore dell'informazione, alla modellizzazione e simulazione di sistemi complessi, ovvero sistemi costituiti da molti gradi di libertà tra loro interagenti. I... Espandi...

L'obiettivo del corso di laurea magistrale in Fisica dei Sistemi Complessi consiste nel formare una figura professionale in grado di applicare congiuntamente le conoscenze e le metodologie della fisica moderna (statistica e quantistica) e dell'ingegneria, con particolare riferimento al settore dell'informazione, alla modellizzazione e simulazione di sistemi complessi, ovvero sistemi costituiti da molti gradi di libertà tra loro interagenti.
I laureati di questo corso saranno in grado di sviluppare e risolvere, utilizzando strumenti analitici e computazionali e interagendo con esperti di settori specifici, modelli di sistemi e problemi complessi rilevanti per diverse discipline: innanzitutto la fisica (si pensi ad esempio alla simulazione del comportamento di nuovi materiali) e l'ingegneria dell'informazione (ad esempio la ricostruzione di informazione danneggiata da rumore), ma anche la biofisica (simulazione di biomolecole e rational drug design), la bioinformatica (allineamento di sequenze genetiche, ricostruzione di reti di interazione tra biomolecole), la medicina (analisi di profili di espressione genica e supporto alla diagnosi), le discipline socio-economiche (modellizzazione e simulazione del traffico, analisi di dati dalla web economy).
Gli obiettivi specifici della formazione consisteranno quindi nel fornire le seguenti competenze:
- saper formulare un modello, usando gli strumenti della fisica e della teoria dell'informazione, di un sistema con molti gradi di libertà tra loro interagenti;
- saper stimare (inferire) i parametri di un modello analizzando grandi quantità di dati;
- saper analizzare (risolvere) un modello, utilizzando strumenti analitici e computazionali (in particolare simulazioni);
- saper interagire con specialisti di settori affini (ad esempio biologi, teorici dell'informazione, ingegneri, economisti).
Un obiettivo specifico particolarmente importante è quello di preparare i laureati di questo corso ad affrontare un percorso di dottorato di ricerca in uno degli ambiti disciplinari approfonditi. Il dottorato viene tipicamente svolto in una delle istituzioni partner del corso di studi o in altre sedi prestigiose, ad esempio Scuola Normale Superiore (Pisa), École normale supérieure (Parigi), Ecole Supérieure de Physique et Chimie Industrielle (Parigi), Institut Curie (Parigi), École Polytechnique (Parigi), Imperial College (Londra), King's College (Londra), Rice University (Houston), Stanford University, ...

Gli insegnamenti del corso di studi sono organizzati nelle seguenti quattro aree disciplinari.
1. Fisica statistica, quantistica e sperimentale: quest'area fornisce gli strumenti per affrontare la descrizione, la modellizzazione e la trattazione dei sistemi fisici a molti gradi di libertà e per comprendere le proprietà dei materiali e affrontare la loro modellizzazione.
2. Applicazioni della fisica e della chimica all'ingegneria: quest'area, partendo dallo studio della dinamica dei sistemi, in particolare fluidi, non lineari, arriva a descrivere i fenomeni del caos e della turbolenza; inoltre studia i principali fenomeni fisico-chimici della materia soffice, in cristalli liquidi, polimeri, membrane, gel, materiali granulari.
3. Algoritmi, metodi numerici e di simulazione: quest'area forma ai concetti della complessità computazionale, introduce i principali metodi numerici e di simulazione utilizzati nella fisica moderna e i principali algoritmi per la soluzione di problemi complessi di inferenza statistica e ottimizzazione combinatoria.
4. Sistemi biologici: quest'area forma alla modellizzazione e all'analisi di problemi complessi nel campo della biologia, fornendo il linguaggio e le conoscenze necessarie nei settori delle neuroscienze, della biofisica molecolare e cellulare e della bioinformatica, e inquadrandole alla luce delle metodologie fisico-statistiche e computazionali.

Il corso di studi prevede due possibili percorsi: un percorso internazionale, con un programma di mobilità obbligatorio, ed un percorso interamente in sede. Entrambi I percorsi prevedono quattro semestri.

Percorso Internazionale

Questo percorso prevede una mobilità obbligatoria tra le sedi di Trieste, presso SISSA (Scuola Internazionale di Studi Superiori Avanzati, una scuola di dottorato a forte vocazione internazionale) e ICTP (The Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics, un'istituzione UNESCO), Torino, presso il Politecnico, e Parigi, presso un consorzio formato dalle Università Sorbonne, Paris-Diderot e Paris-Sud. Infine, il quarto semestre è dedicato ad una scuola primaverile multidisciplinare (Spring College on the Physics of Complex Systems), costituita da vari moduli che introducono temi attuali di ricerca, e al lavoro di tesi. La tesi può essere svolta in uno qualunque degli atenei partner o presso un gruppo di ricerca di un'altra sede proposta dallo studente.
Il percorso di studi si svolge interamente in inglese e permette di conseguire un doppio titolo, erogato dal Politecnico di Torino e da uno degli atenei della sede di Parigi.

Percorso nazionale

Il programma di studi è aderente a quello del percorso internazionale ma è svolto interamente al Politecnico di Torino. In particolare il secondo semestre del primo anno è condiviso dai due percorsi.

 Sbocchi occupazionali e professionali

Il laureato magistrale di questo corso di studi è un esperto in modellizzazione e simulazione di sistemi complessi, e può trovare molteplici collocazioni in laboratori di ricerca e sviluppo, o centri di calcolo, pubblici o privati, in particolare in contesti internazionali e interdisciplinari, a contatto con fisici, ingegneri, biologi, medici, economisti. In virtù della sua forte preparazione metodologica, il laureato avrà la capacità di cogliere... Espandi...

Il laureato magistrale di questo corso di studi è un esperto in modellizzazione e simulazione di sistemi complessi, e può trovare molteplici collocazioni in laboratori di ricerca e sviluppo, o centri di calcolo, pubblici o privati, in particolare in contesti internazionali e interdisciplinari, a contatto con fisici, ingegneri, biologi, medici, economisti. In virtù della sua forte preparazione metodologica, il laureato avrà la capacità di cogliere le nuove opportunità di lavoro offerte dalle realtà industriali e di ricerca più avanzate.

Il profilo professionale che il CdS intende formare Principali funzioni e competenze della figura professionale
Esperto in simulazione di nuovi materiali  FUNZIONE IN UN CONTESTO DI LAVORO:

Questa figura professionale contribuisce al processo di progettazione di nuovi materiali e di ottimizzazione delle loro caratteristiche. Collabora con esperti di applicazioni specifiche alla definizione delle caratteristiche attese del materiale oggetto di studio e ne ottimizza le proprietà sulla base dei risultati di simulazioni di opportuni modelli.

COMPETENZE ASSOCIATE ALLA FUNZIONE:

Questa figura professionale è in grado di:
- interagire con esperti di applicazioni specifiche
- mantenere il contatto con lo stato dell'arte nella ricerca accademica nel settore
- elaborare, sulla base di una profonda conoscenza della fisica della materia, nuovi modelli computazionali, o adattare opportunamente modelli già noti, identificando i gradi di libertà rilevanti e le scale spaziali e temporali opportune
- simulare i modelli proposti, se necessario coordinando un opportuno gruppo di lavoro, analizzare i risultati delle simulazioni e ottimizzare di conseguenza le proprietà dei materiali considerati
- comunicare i risultati ad interlocutori con competenze in diverse discipline, anche in un contesto internazionale

SBOCCHI PROFESSIONALI:

- Centri e laboratori di ricerca pubblici e privati
- Aziende impegnate nella progettazione e realizzazione di nuovi materiali 
Esperto in problemi di inferenza e ottimizzazione  FUNZIONE IN UN CONTESTO DI LAVORO:

Questa figura professionale contribuisce alla determinazione di soluzioni ottime e/o subottime a problemi, definiti intrattabili nel linguaggio della complessità computazionale, caratterizzati dalla presenza di un grande numero di vincoli o interazioni i quali sono spesso in competizione tra loro, rendendo il problema frustrato. Problemi di questo tipo si incontrano in un ampio spettro di discipline, tutte caratterizzate dalla necessità di elaborare grandi quantità di informazione (ad esempio il compressed sensing, la satisfiability e la ricostruzione di informazione danneggiata da rumore nell'elettronica e nelle telecomunicazioni, l'allineamento di sequenze biologiche, la ricostruzione di alberi filogenetici e di reti di interazione tra macromolecole in biologia).

COMPETENZE ASSOCIATE ALLA FUNZIONE:

Questa figura professionale è in grado di:
- interagire con esperti di problemi specifici
- mantenere il contatto con lo stato dell'arte nella ricerca accademica nel settore
- elaborare una descrizione del problema in termini di gradi di libertà interagenti su di un grafo o altra struttura matematica opportuna
- individuare i metodi e gli algoritmi più adatti ad una soluzione, tipicamente approssimata, del problema
- implementare questi algoritmi in un programma, eventualmente coordinando un opportuno gruppo di lavoro
- analizzare, tipicamente in termini probabilistici, le proprietà delle soluzioni ottenute
- comunicare i risultati ad interlocutori con competenze in diverse discipline, anche in un contesto internazionale

SBOCCHI PROFESSIONALI:

- Centri e laboratori di ricerca pubblici e privati
- Grandi società di consulenza
- Aziende che operano nel settore dell'elaborazione delle informazioni (es. telecomunicazioni, bioinformatica, ...) 
Esperto in modellizzazione e simulazione di sistemi biologici  FUNZIONE IN UN CONTESTO DI LAVORO:

Questa figura professionale contribuisce ai processi di analisi di dati di natura biologica, e di progettazione di nuovi farmaci (rational drug design). Interagisce con biologi e medici al fine di acquisire grandi masse di dati di natura genomica, trascrittomica e proteomica, elabora modelli che le descrivono e li analizza, anche in collaborazione con bioinformatici. Nell'ambito del rational drug design inoltre, si occupa di elaborare e simulare modelli di macromolecole biologiche, in particolare dei fenomeni di folding e binding.

COMPETENZE ASSOCIATE ALLA FUNZIONE:

Questa figura professionale è in grado di:
- interagire con esperti di biologia molecolare e cellulare, bioinformatica e discipline biomediche
- mantenere il contatto con lo stato dell'arte nella ricerca accademica nel settore
- elaborare e simulare, se necessario coordinando un opportuno gruppo di lavoro, modelli di macromolecole biologiche e di reti di interazione tra tali macromolecole
- analizzare grandi masse di dati di provenienza biologica (es. sequenze e strutture di macromolecole biologiche, profili di espressione genica, interazioni proteina-proteina e proteine-acidi nucleici, ...)
- comunicare i risultati ad interlocutori con competenze in diverse discipline, anche in un contesto internazionale

SBOCCHI PROFESSIONALI:

- Centri e laboratori di ricerca pubblici e privati
- Aziende farmaceutiche
- Società bioinformatiche 
Esperto in modellizzazione e simulazione di processi stocastici  FUNZIONE IN UN CONTESTO DI LAVORO:

Questa figura professionale contribuisce alla soluzione di problemi dinamici caratterizzati da grandi fluttuazioni casuali, quali quelli che si incontrano ad esempio nell'analisi dei mercati finanziari o nella dinamica di fluidi turbolenti. Interagisce con esperti del problema specifico allo scopo di acquisire grandi masse di dati su di esso, ne elabora una descrizione in termini di un opportuno processo stocastico, e ne caratterizza le proprietà in termini probabilistici, arrivando dove possibile a formulare delle previsioni e a stimarne l'attendibilità.

COMPETENZE ASSOCIATE ALLA FUNZIONE:

Questa figura professionale è in grado di:
- interagire con esperti di discipline specifiche
- mantenere il contatto con lo stato dell'arte nella ricerca accademica nel settore
- descrivere, per mezzo di un processo stocastico, un sistema caratterizzato da grandi fluttuazioni casuali
- formulare delle previsioni in termini probabilistici e stimarne l'attendibilità
- comunicare i risultati ad interlocutori con competenze in diverse discipline, anche in un contesto internazionale

SBOCCHI PROFESSIONALI:

- Società di analisi dei mercati finanziari
- Società di assicurazione
- Banche
- Organizzazioni finanziarie sovranazionali
- Centri e laboratori di ricerca pubblici e privati  


Preparazione per la prosecuzione degli studi Conoscenze necessarie per la prosecuzione degli studi
Dottorato di ricerca

 
Una delle scelte naturali, e certamente la più frequente, per i laureati di questo Corso di Studi è la prosecuzione degli studi con un dottorato di ricerca, in fisica o in discipline affini, con particolare riferimento a quelle incontrate nel corso di studi (biologia, neuroscienze, ecologia, inferenza e ottimizzazione, nuovi materiali, ...).
Il dottorato viene tipicamente svolto in una delle istituzioni partner del corso di studi o in altre sedi prestigiose, ad esempio Scuola Normale Superiore (Pisa), École normale supérieure (Parigi), Ecole Supérieure de Physique et Chimie Industrielle (Parigi), Institut Curie (Parigi), École Polytechnique (Parigi), Imperial College (Londra), King's College (Londra), Rice University (Houston), Stanford University, ...
Le conoscenze necessarie a questo scopo, fornite dal Corso di Studi, sono:
- una solida formazione scientifica nell'ambito della moderna fisica teorica, in particolare statistica e quantistica;
- un insieme di metodologie e tecniche analitiche e computazionali mirate alla soluzione, esatta o approssimata, di problemi con un grande numero di gradi di libertà tra loro interagenti;
- una formazione interdisciplinare sulle applicazioni della moderna fisica teorica a discipline nell'ambito dell'ingegneria, della teoria dell'informazione e della biologia.
 

Risultati di apprendimento attesi


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