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Offerta didattica per i corsi di Dottorato
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Quantum Information and Decision
Periodo di svolgimento: 8, 9 e 10/06/2026 ore 9.00 - 13.00
Location: Sala Riunioni Corridoio piano verde, Corpo A
Numero ore: 12 CFU: 3
Docente: Andrea Conti e Andrea Giani
Afferenza: Dipartimento di Ingegneria - Unife
Abstract
Quantum technologies, namely technologies that control and leverage quantum mechanical phenomena, are driving a new technological revolution. In such a realm, an extensive class of information and decision systems hinges upon the quantum properties of the electromagnetic field to enable quantum sensing, communication, control, and computing. While these research areas are receiving fervent interest, we are currently at the dawn of this quantum Era and many efforts are required to establish theoretical foundations and design methodologies for the development of quantum information and decision systems. This course aims to present the foundations for quantum information and decision based on quantized electromagnetic radiations for performing quantum sensing and communications.
Gestione delle incertezze nei problemi ingegneristici
Periodo di svolgimento: 16/06/2026 ore 9.30 - 13.30
Location: Sala Consiliare Corpo A
Numero ore: 4 CFU: 1
Docente: Roberto Tovo
Afferenza: Dipartimento di Ingegneria - Unife
Abstract
Introduzione sulle fonti di incertezza nei problemi ingegneristici Richiami di strumenti fondamentali di statistica, calcolo delle probabilità ed inferenza statistica. Applicazioni all'ingegneria di calcolo delle probabilità, con esempi e strumenti numerici.
Leggi di propagazione delle incertezze, combinazioni lineari e non lineari di grandezze ed influenza delle singole incertezze sull’esito finale di un sistema complesso.
An introduction to uncertainty quantification for PDEs
Periodo di svolgimento: 22, 24, 26, 29/06 , 1 e 2/07/2026 ore 14:30 - 16:30
Location: Complesso Manfredini, Room B2
Numero ore: 12 CFU: 3
Docente: Giulia Bertaglia e Elisa Iacomini
Afferenza: Dipartimento di Matematica e Informatica - Unife
Abstract
This course provides an overview of numerical methods of uncertainty quantification for evolutionary partial differential equations (PDEs). Both intrusive and non-intrusive methods will be presented and discussed, including Monte Carlo, Multi-Level Monte Carlo, Multi-Order Monte Carlo, Stochastic Galerkin, Stochastic Collocation, and Multi-Fidelity approaches. Particular attention will be devoted to applications related to flow propagation and transport phenomena described by hyperbolic PDEs. In-depth studies will also be suggested for students through the reading of specific research articles.
Potenzialità dell’energia solare per la transizione energetica
Periodo di svolgimento: 14/09/2026 ore 14.30 - 18.30
Location: Sala Consiliare Corpo A
Numero ore: 4 CFU: 1
Docente: Lucrezia Manservigi
Afferenza: Dipartimento di Ingegneria - Unife
Abstract
Il corso fornisce una panoramica sui principali sistemi di conversione dell’energia solare (pannelli fotovoltaici, collettori solari e impianti solari termodinamici), analizzandone caratteristiche, prestazioni e impieghi.
Infine, si svilupperà una metodologia che consentirà di calcolare il costo dell’energia elettrica prodotta da un sistema di conversione dell’energia e la capacità di un territorio. Durante il corso, tale metodologia verrà utilizzata per derivare la supply curve di pannelli fotovoltaici.
Introduzione alla filosofia della ricerca
Periodo di svolgimento: 28/09/2026 ore 14:30 - 18:30
Location: Sala Consiliare Corpo A
Numero ore: 4 CFU: 1
Docente: Giacomo Zanni
Afferenza: Dipartimento di Ingegneria - Unife
Abstract
Il corso, di 4 ore, intende introdurre i fondamenti e alcuni temi di rilievo di filosofia della scienza. Lo scopo è motivare i dottorandi all'adozione di una corretta impostazione scientifica nelle loro ricerche. Gli argomenti affrontati sono: il significato di scienza e i criteri di demarcazione; la spiegazione scientifica; la concezione ingenua della scienza; l'induttivismo e il deduttivismo; il falsificazionismo; paradigmi e rivoluzioni scientifiche; strumentalismo; la concezione anarchica della scienza; l'etica scientifica. Gli argomenti sono trattati alternando le basi teoriche ad alcuni esercizi finalizzati a sollecitare la discussione con dottorande e dottorandi.
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Designing Neural Networks for the Edge: NAS, Hardware, and Real‑World Constraints
Periodo di svolgimento: 27 e 28 Ottobre dalle 9:30 alle 12:30 e 29 ottobre dalle 9:30 alle 11:30
Location: Laboratorio di informatica piccolo, Cattedrale
Numero ore: 8 CFU: 2
Docente: Riccardo Zese
Afferenza: Dipartimento di Scienze Chimiche, Farmaceutiche e Agrarie - Unife
Abstract: The school provides an overview of how to design and optimize neural network architectures for edge systems. Starting from the principles of Neural Architecture Search, the course guides participants toward solutions that take hardware constraints, performance, and reliability into account. Through hands-on sessions, participants will directly experience how to design effective and sustainable neural networks on real hardware.
