C’è un nuovo curriculum interamente in inglese dedicato allo studio dell’Egitto, Vicino e Medio Oriente antichi all’Università di Pisa. Il corso di laurea magistrale s’intitola: “Ancient Egypt and Western Asia: archaeology, history and languages (AEWA)”, e parte a settembre con il nuovo anno accademico 2022/23. Il corso di studi si rivolge a studenti italiani e internazionali in possesso di laurea triennale o titolo equivalente. 

Il corso AEWA offre un approccio multidisciplinare allo studio di un'area assai ampia che va dall'Egitto, all'Anatolia, Levante, Siria, Iraq, Iran, Arabia, India, Uzbekistan e Xinjiang. Il piano di studi comprende 23 insegnamenti di storia, archeologia, cultura, lingue, storia delle religioni e museologia. Le lingue insegnate spaziano dall'antico egizio all'accadico, ittita, ugaritico, fino al siriaco, alle lingue medio-iraniche e al sanscrito.

Sono inoltre previsti stage in convenzione con musei, archivi e biblioteche in Italia e all'estero, possibilità di formazione attraverso scavi, lezioni fuori sede nei musei, viaggi di studio. Approfondimenti sul piano di studi e gli insegnamenti offerti sono disponibili a questo link.

C’è un nuovo curriculum interamente in inglese dedicato allo studio dell’Egitto, Vicino e Medio Oriente antichi all’Università di Pisa. Il corso di laurea magistrale s’intitola: “Ancient Egypt and Western Asia: archaeology, history and languages (AEWA)”, e parte a settembre con il nuovo anno accademico 2022/23. Il corso di studi si rivolge a studenti italiani e internazionali in possesso di laurea triennale o titolo equivalente. 

Il corso AEWA offre un approccio multidisciplinare allo studio di un'area assai ampia che va dall'Egitto, all'Anatolia, Levante, Siria, Iraq, Iran, Arabia, India, Uzbekistan e Xinjiang. Il piano di studi comprende 23 insegnamenti di storia, archeologia, cultura, lingue, storia delle religioni e museologia. Le lingue insegnate spaziano dall'antico egizio all'accadico, ittita, ugaritico, fino al siriaco, alle lingue medio-iraniche e al sanscrito.

Sono inoltre previsti stage in convenzione con musei, archivi e biblioteche in Italia e all'estero, possibilità di formazione attraverso scavi, lezioni fuori sede nei musei, viaggi di studio. Approfondimenti sul piano di studi e gli insegnamenti offerti sono disponibili a questo link.

Giordana Bucchioni, 29 anni, originaria di La Spezia e ricercatrice al Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DII) dell’Università di Pisa, ha vinto il riconoscimento per la migliore tesi di dottorato "Guido Horn D'Arturo", bandito dalla Società Astronomica Italiana (SAIT), in sinergia con EIE GROUP. Il premio, che commemora l'astronomo triestino ideatore del "telescopio a tasselli", è assegnato alla migliore tesi di dottorato in area scientifica tecnologica applicata all'Astronomia, Astrofisica o Scienza dello Spazio.

La tesi di Giordana Bucchioni, intitolata "Guidance and Control for Phasing, Rendezvous and Docking in the Three Body Lunar Space" è stata giudicata la migliore per l'alta qualità e innovatività della ricerca, e le potenzialità di impatto dei risultati sugli sviluppi di future missioni spaziali programmate per il ritorno dell'uomo sulla luna.

"Sono felicissima di questo riconoscimento, e ringrazio il mio supervisore al DII, Mario Innocenti - commenta Giordana Bucchioni - Il lavoro è stato molto appassionante e riguarda un problema sostanziale per le future missioni sulla Luna, e cioè trovare le traiettorie ottimali e più sicure che un veicolo autonomo lanciato nello spazio può percorrere senza collidere con altri veicoli già in orbita. Ho iniziato ad affrontarlo grazie ad alcuni progetti dell'Agenzia Spaziale Europea a cui ho preso parte durante la mia tesi magistrale e per tutta la durata del dottorato mentre, e che riguardavano l'avanzamento tecnologico dei veicoli spaziali autonomi. Le traiettorie attorno alla Luna – prosegue Bucchioni – sono frutto di una modellizzazione matematica. Oltre a questo, mi sono occupata delle tecniche di controllo per manovre di avvicinamento di navicelle spaziali orbitanti intorno alla Luna e di elaborare un modello di sensori e attuatori per ogni veicolo".

Giordana Bucchioni, che ha conseguito laurea e dottorato al Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Pisa, è attualmente ricercatrice post-doc al DII e al Dipartimento di Matematica.

L'ecosistema è stato presentato ufficialmente, in una conferenza stampa presso la sede della Regione Toscana alla presenza del presidente Eugenio Giani e dell'assessora a Università e ricerca Alessandra Nardini, di rettori e rappresentanti degli atenei toscani, degli enti di ricerca e dei soggetti coinvolti in THE. (Nella foto da sinistra: Paolo Mancarella, rettore Unipi, Eugenio Giani, presidente Regione Toscana, Alessandra Petrucci, rettrice Unifi, Sabina Nuti, rettrice Scuola Superiore Sant'Anna).

• Advanced radiotherapies and diagnostics in oncology (spoke leader CNR; partner affiliati UNIFI, UNIPI, INFN)
• Preventive and predictive medicine (spoke leader UNIFI; partner affiliati UNISI, UNIPI)
• Advanced technologies, methods and materials for human health and well-being (spoke leader UNIFI; partner affiliati UNIPI, UNISI, CNR, SSSA, IMT, Esaote, Museo Galileo)
• Nanotechnologies for diagnosis and therapy (spoke leader UNIPI, partner affiliati UNIFI, UNISI, CNR, SNS, IIT)
• Implementing innovation for healthcare and well-being (spoke leader UNIFI; partner affiliati UNIPI, UNISI, CNR, UNISTRASI, TLS, DIH)
• Precision medicine & personalized healthcare (spoke leader UNISI; partner affiliati UNIFI, UNIPI, FPS
• Innovating translational medicine (spoke leader UNISI; partner affiliati UNIFI, UNIPI)
• Biotechnologies and imaging in neuroscience (spoke leader SNS; partner affiliati UNIFI, UNIPI, CNR, SSSA, IMT)
• Robotics and automation for health (spoke leader UNIPI; partner affiliati UNIFI, UNISI, SSSA, Medea, Orthokey, IUVO, QB Robotics, Wearable Robotics, WEART
• Population health (spoke leader SSSA; partner affiliati UNIFI, UNIPI, UNISI, UNISTRASI, Dedalus)

Percorsi di formazione personalizzati, capaci di adattarsi alla curva di apprendimento di ciascun discente e favorire la formazione dei futuri chirurghi che andranno ad operare con il robot. Tutto questo grazie all’intelligenza artificiale e a un simulatore basato su realtà virtuale, come dimostra uno studio svolto all’Università di Pisa che ha visto coinvolto un gruppo di ricerca internazionale guidato dall’ingegner Andrea Moglia del Dipartimento di Ricerca Traslazionale e delle Nuove Tecnologie in Medicina e Chirurgia (nella foto a destra) in collaborazione col professor Sir Alfred Cuschieri dell’Università di Dundee (Regno Unito).

Lo studio prevedeva che un gruppo di studenti di medicina eseguisse specifici esercizi al simulatore per chirurgia robotica fino al raggiungimento del livello di competenza richiesto. Successivamente sono stati sviluppati via software vari modelli di intelligenza artificiale per prevedere il tempo e il numero di tentativi di ciascun esercizio in cui i partecipanti avrebbero completato il loro percorso di formazione. Utilizzando una particolare configurazione (chiamata ensemble learning) in cui si aggregavano più modelli di reti neurali è stato possibile ottenere un’accuratezza più elevata (fino al 95% in alcuni casi) rispetto a qualunque altro modello di machine learning, una branca dell’intelligenza artificiale. I risultati dello studio, al quale ha partecipato anche il gruppo di chirurgia generale del professor Luca Morelli, sono stati pubblicati su Surgical Endoscopy, una delle riviste più autorevoli in chirurgia.

Lo studio condotto presso l’Ateneo pisano rappresenta la più elevata casistica internazionale nel settore e si basa sull’esperienza di Andrea Moglia nella simulazione in chirurgia robotica iniziata nel 2009 presso il centro EndoCAS, diretto dal professor Mauro Ferrari, e che lo ha visto utilizzare per primo in Italia i simulatori virtuali per il sistema di chirurgia robotica da Vinci. “Esattamente dieci anni fa in questo periodo – commenta Moglia – raccoglievo i dati dello studio per valutare l’abilità innata per la chirurgia tra gli studenti di medicina. Questa volta abbiamo pensato di utilizzare l’intelligenza artificiale per predire la loro curva di apprendimento con lo scopo di ritagliare il percorso formativo in base alle capacità innate dei discenti. Il nostro approccio non si limita al robot da Vinci ma può essere applicato anche ai sistemi per chirurgia robotica di nuova generazione che stanno facendo il loro ingresso sul mercato. Inoltre, può essere esteso a qualunque simulatore chirurgico”.

L’intelligenza artificiale consente ai computer di imparare a svolgere determinati compiti, tra cui la previsione di trend, attraverso modelli matematici costruiti a partire dai dati. La disponibilità di computer e modelli sempre più avanzati ha fatto sì che negli ultimi anni l’intelligenza artificiale sia stata applicata con successo a vari settori, in primis quello delle auto a guida autonoma. Anche la sanità ne sta beneficando. Una delle ultime branche della medicina ad essersi affacciata all’intelligenza artificiale è la chirurgia che potenzialmente offre numerose applicazioni a cominciare dalla formazione dei chirurghi.

Il 4 luglio del 1922 Enrico Fermi, giovane romano, brillante e precoce studente di fisica, si laureava presso la Regia Università di Pisa con il Prof. Luigi Puccianti discutendo una tesi sperimentale sulla diffrazione dei raggi X. Qualche giorno dopo, il 7 luglio, riceveva l'abilitazione dalla Scuola Normale Superiore e iniziava una carriera così rapida e ricca di nuove idee e nuove scoperte che lo condurrà a vincere il Premio Nobel, nel 1938, a soli 37 anni. Nel 2022 ricorrono quindi 100 anni da quegli eventi che conclusero il proficuo periodo che Fermi passò a Pisa e che viene riconosciuto cruciale sia per la sua formazione sia perché qui ebbe inizio la sua produzione scientifica.

Il diploma di Laurea di Enrico Fermi

In questa ricorrenza, l'Università di Pisa, attraverso il Dipartimento di Fisica e il suo "Centro Bruno Pontecorvo", la sezione di Pisa dell'INFN e la Scuola Normale Superiore, ripercorreranno le tappe segnate dai suoi primi lavori in diversi campi della fisica, in particolare in quelle nuove teorie che allora si affacciavano a proporre mutamenti epocali nella visione della natura: la Meccanica Quantistica e la Relatività Generale.

I contributi di Fermi negli anni giovanili che vanno dal 1917 al 1923 e lo sviluppo successivo di alcune idee in essi proposte saranno i temi del convegno che si terrà a Pisa, nell'Aula Magna della Sapienza, il 13 e 14 Ottobre.
Parallelamente al convegno, il 13 ottobre sarà inaugurata una mostra nel Palazzo della Canonica di Piazza dei Cavalieri, che raccoglierà le molte testimonianze della presenza di Fermi presso il Regio Istituto di Fisica di Pisa: documenti personali, manoscritti dei suoi primi lavori, lettere e scambi epistolari con colleghi, e anche strumenti dell'epoca che fornirono ai giovani studenti e ricercatori di quel periodo la possibilità di investigare i nuovi scenari della fisica sperimentale. La mostra resterà aperta per quattro settimane per permettere ad un pubblico eterogeneo, in particolare agli studenti, di avvicinarsi al lavoro di Enrico Fermi.

Percorsi di formazione personalizzati, capaci di adattarsi alla curva di apprendimento di ciascun discente e favorire la formazione dei futuri chirurghi che andranno ad operare con il robot. Tutto questo grazie all’intelligenza artificiale e a un simulatore basato su realtà virtuale, come dimostra uno studio svolto all’Università di Pisa che ha visto coinvolto un gruppo di ricerca internazionale guidato dall’ingegner Andrea Moglia del Dipartimento di Ricerca Traslazionale e delle Nuove Tecnologie in Medicina e Chirurgia (nella foto a destra) in collaborazione col professor Sir Alfred Cuschieri dell’Università di Dundee (Regno Unito).

Lo studio prevedeva che un gruppo di studenti di medicina eseguisse specifici esercizi al simulatore per chirurgia robotica fino al raggiungimento del livello di competenza richiesto. Successivamente sono stati sviluppati via software vari modelli di intelligenza artificiale per prevedere il tempo e il numero di tentativi di ciascun esercizio in cui i partecipanti avrebbero completato il loro percorso di formazione. Utilizzando una particolare configurazione (chiamata ensemble learning) in cui si aggregavano più modelli di reti neurali è stato possibile ottenere un’accuratezza più elevata (fino al 95% in alcuni casi) rispetto a qualunque altro modello di machine learning, una branca dell’intelligenza artificiale. I risultati dello studio, al quale ha partecipato anche il gruppo di chirurgia generale del professor Luca Morelli, sono stati pubblicati su Surgical Endoscopy, una delle riviste più autorevoli in chirurgia.

Lo studio condotto presso l’Ateneo pisano rappresenta la più elevata casistica internazionale nel settore e si basa sull’esperienza di Andrea Moglia nella simulazione in chirurgia robotica iniziata nel 2009 presso il centro EndoCAS, diretto dal professor Mauro Ferrari, e che lo ha visto utilizzare per primo in Italia i simulatori virtuali per il sistema di chirurgia robotica da Vinci. “Esattamente dieci anni fa in questo periodo – commenta Moglia – raccoglievo i dati dello studio per valutare l’abilità innata per la chirurgia tra gli studenti di medicina. Questa volta abbiamo pensato di utilizzare l’intelligenza artificiale per predire la loro curva di apprendimento con lo scopo di ritagliare il percorso formativo in base alle capacità innate dei discenti. Il nostro approccio non si limita al robot da Vinci ma può essere applicato anche ai sistemi per chirurgia robotica di nuova generazione che stanno facendo il loro ingresso sul mercato. Inoltre, può essere esteso a qualunque simulatore chirurgico”.

L’intelligenza artificiale consente ai computer di imparare a svolgere determinati compiti, tra cui la previsione di trend, attraverso modelli matematici costruiti a partire dai dati. La disponibilità di computer e modelli sempre più avanzati ha fatto sì che negli ultimi anni l’intelligenza artificiale sia stata applicata con successo a vari settori, in primis quello delle auto a guida autonoma. Anche la sanità ne sta beneficando. Una delle ultime branche della medicina ad essersi affacciata all’intelligenza artificiale è la chirurgia che potenzialmente offre numerose applicazioni a cominciare dalla formazione dei chirurghi.

S'inaugura al Museo della Grafica "Golf is Art. Immagini e storie di sport", una mostra che racconta la storia e le storie di uno degli sport più praticati e amati al mondo. Curata da Alessandra Castellani Torta e Alessandro Tosi, sarà visitabile fino al 18 settembre. Il titolo riprende le parole di Rudyard Kipling (“Why Golf is Art and Art is Golf / we have not far to seek…”, 1898) e propone un percorso sorprendente e raffinato che tra arte e letteratura, turismo e moda, accompagnando il visitatore alla scoperta dell’immaginario legato al golf, ai suoi gesti, ai suoi paesaggi.

Attraverso una selezione di opere concesse da un’importante collezione privata, si compone una galleria che comprende stampe, disegni, manifesti e oggetti dalla prima età moderna alla contemporaneità. Dalle preziose incisioni del XVII secolo alle celebri vignette di Charles Crombie (The Rules of Golf Illustrated, 1905), dalla grafica ottocentesca alle tavole dei grandi illustratori del ‘900, dalle pregevoli ceramiche e porcellane alle tavole di Les Joies du sport, edizione apparsa a Parigi nel 1932 che tra le molte illustrazioni, ad opera dell’artista Milivoj Uzelac, comprende anche “Le Golf” con il commento di Henri Duvernois. Una suggestiva selezione di manifesti della Collezione Salce documenta inoltre l’immaginario che nella prima metà del XX secolo inserisce il golf nei più eleganti percorsi del turismo italiano e internazionale.

Golf is Art. Immagini e storie di sport è stata ideata nella ricorrenza della 50° edizione della Coppa città di Pisa, importante manifestazione organizzata dallo storico Golf Club di Tirrenia, e sarà visitabile nel periodo dei Campionati Mondiali Universitari di golf (20-23 luglio) organizzati dal Cus Torino. La mostra è realizzata dal Museo della Grafica (Comune di Pisa, Università di Pisa) con il patrocinio di CONI, Federazione Italiana Golf, Golf Club Tirrenia, Cus Torino, Centro di Medicina Riabilitativa “Sport and Anatomy” dell’Università di Pisa, Cus Pisa, Accademia di Sant’Uberto (Torino), Club delle Balette (Jesi), Europeana, Sistema Museale di Ateneo dell’Università di Pisa, Terre di Pisa e con la collaborazione del Museo Nazionale Collezione Salce di Treviso-Direzione regionale Musei Veneto.

Chiara Pelosi ed Elena Pulidori, ricercatrici dell’Università di Pisa, hanno vinto ex-aequo il Premio INSTM/Polymers per l’efficacia della comunicazione scientifica. Pelosi e Pulidori si sono aggiudicate il riconoscimento di 500 euro, sponsorizzato dal consorzio INSTM e dalla rivista Open Access Polymers, con due video in cui presentano i loro articoli scientifici. La giuria ha valutato positivamente sia la capacità comunicativa delle due dottoresse sia la qualità dei filmati, realizzati con il supporto del Polo Multimediale CIDIC dell’Ateneo e in particolare di Emiliano Dalle Piagge e Alessio Sbrana.

Chiara Pelosi (foto sopra), 29 anni di Pisa, ha svolto il dottorato all’Università di Pisa ed è attualmente borsista di ricerca nel Thermolab del dipartimento di Chimica e Chimica Industriale. La sua attività di ricerca è incentrata sull’applicazione della calorimetria, dell’analisi termica, e sulla caratterizzazione chimico-fisica delle proprietà di base di sistemi di interesse ambientale, farmaceutico, industriale.

Elena Pulidori (foto sopra), 32 anni di Livorno, dopo la laurea all’Università di Pisa sta svolgendo il suo dottorato al dipartimento di Chimica e Chimica Industriale. Il suo progetto di ricerca, che sta svolgendo presso il Thermolab, riguarda la valorizzazione di biomasse di scarto attraverso lo sviluppo di metodi eco-friendly per l’estrazione di composti ad alto valore aggiunto utilizzabili per la produzione di materiali innovativi.

Chiara Pelosi ed Elena Pulidori, ricercatrici dell’Università di Pisa, hanno vinto ex-aequo il Premio INSTM/Polymers per l’efficacia della comunicazione scientifica. Pelosi e Pulidori si sono aggiudicate il riconoscimento di 500 euro, sponsorizzato dal consorzio INSTM e dalla rivista Open Access Polymers, con due video in cui presentano i loro articoli scientifici. La giuria ha valutato positivamente sia la capacità comunicativa delle due dottoresse sia la qualità dei filmati, realizzati con il supporto del Polo Multimediale CIDIC dell’Ateneo e in particolare di Emiliano Dalle Piagge e Alessio Sbrana.

Chiara Pelosi, 29 anni di Pisa, ha svolto il dottorato all’Università di Pisa ed è attualmente borsista di ricerca nel Thermolab del dipartimento di Chimica e Chimica Industriale. La sua attività di ricerca è incentrata sull’applicazione della calorimetria, dell’analisi termica, e sulla caratterizzazione chimico-fisica delle proprietà di base di sistemi di interesse ambientale, farmaceutico, industriale.

Elena Pulidori, 32 anni di Livorno, dopo la laurea all’Università di Pisa sta svolgendo il suo dottorato al dipartimento di Chimica e Chimica Industriale. Il suo progetto di ricerca, che sta svolgendo presso il Thermolab, riguarda la valorizzazione di biomasse di scarto attraverso lo sviluppo di metodi eco-friendly per l’estrazione di composti ad alto valore aggiunto utilizzabili per la produzione di materiali innovativi.