{"id":527,"date":"2021-02-05T15:47:54","date_gmt":"2021-02-05T14:47:54","guid":{"rendered":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/?page_id=527"},"modified":"2026-04-28T11:50:11","modified_gmt":"2026-04-28T09:50:11","slug":"novita","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/www.networks.unipr.it\/wordpress\/index.php\/it\/novita\/","title":{"rendered":"NOVITA’"},"content":{"rendered":"

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28 Aprile\u00a0 2026<\/span><\/h2>\n

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L’articolo\u00a0 “Depth Fragility and Skeletal Universality: Decoupling Topology and Function in Deep Neural Networks<\/a>“, realizzato in collaborazione con il Dipartimento di Fisica di di Ho Chi Minh City e con la Viet Nam National University, \u00e8 stato pubblicato sulla rivista Mathematics.<\/p>\n

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14 Gennaio\u00a0 2026<\/span><\/h2>\n

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In uscita oggi su Proceedings of the Royal Society B il nostro nuovo articolo, che utilizza la network science e le reti trofiche per indagare la robustezza e le specie chiave negli ecosistemi agricoli.<\/a><\/p>\n

La nostra ricerca mostra come le reti trofiche agricole gestite con colture geneticamente modificate (GMO) risultino complessivamente meno robuste rispetto a quelle convenzionali, in particolare nei campi di barbabietola. Quando nelle simulazioni vengono inclusi criteri energetici realistici che considerano la sensibilit\u00e0 dei consumatori alla perdita di risorse, gli ecosistemi con colture GMO mostrano livelli pi\u00f9 elevati di estinzioni secondarie.<\/p>\n

L\u2019onnivoria, in particolare i legami trofici tra carabidi e gasteropodi, ha un forte effetto stabilizzante: le reti trofiche agricole che includono questi legami mostrano meno estinzioni secondarie. La flessibilit\u00e0 trofica permette di mantenere i flussi energetici e riduce il rischio di estinzioni a cascata, confermando l\u2019importanza ecologica dell\u2019onnivoria negli agroecosistemi.<\/p>\n

Questo lavoro \u00e8 il frutto della nostra collaborazione con David Bohan (INRAE, Digione).<\/p>\n

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4 Dicembre\u00a0 2025<\/span><\/h2>\n

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Il Dr. Bellingeri\u00a0 ha tenuto il seminario \u201cComputational Gastronomy and the Evolution of Food\u201d all\u2019interno del corso di Intelligenza Artificiale della Laurea Magistrale in Informatica dell\u2019Universit\u00e0 di Parma.
\nLa gastronomia computazionale unisce matematica, fisica, informatica, scienza degli alimenti e cultura gastronomica per esplorare come i dati e gli algoritmi possano rivelare pattern e connessioni nel mondo culinario.<\/p>\n

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4 Novembre\u00a0 2025<\/span><\/h2>\n

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L’articolo “Analytics solution for the robustness of incomplete information scale-free networks” \u00e8 stato pubblicato sulla rivista Physics Letters A.\u00a0 Il nostro ultimo studio arriva come coda lunga del progetto \u201cRobustezza e dinamica delle reti sociali reali con legami pesati\u201d, sviluppato in collaborazione con l\u2019International University (Vietnam) e selezionato dal Ministero degli Affari Esteri e della Cooperazione Internazionale (MAECI) come Progetto di Grande Rilevanza Italia-Vietnam per il periodo 2021\u20132023.
\nIn questa ricerca, abbiamo analizzato la robustezza delle reti scale-free quando le informazioni sul grado dei nodi sono incomplete.<\/p>\n

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4 Novembre\u00a0 2025<\/span><\/h2>\n

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Il nostro progetto ISCRA \u201cFinding bacterial correlations in the human microbiota by leveraging AI technologies\u201d \u00e8 stato approvato dal CINECA sul Supercomputer LEONARDO.
\nIl progetto mira ad analizzare le correlazioni tra specie batteriche nel microbiota umano sfruttando le potenzialit\u00e0 combinate del supercalcolo offerto da Leonardo e dell’intelligenza artificiale (AI).
\nAttraverso pipeline computazionali scalabili, BAMAI consentir\u00e0 di costruire reti di correlazione microbica in grado di catturare relazioni complesse tra diversi livelli tassonomici.
\nL\u2019obiettivo finale \u00e8 contribuire a una comprensione pi\u00f9 profonda dell\u2019ecosistema microbico umano e supportare lo sviluppo di nuovi approcci diagnostici e terapeutici.<\/p>\n

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30 Ottobre 2025<\/span><\/h2>\n

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Il Dr. Michele Bellingeri \u00e8 stato inviato all\u2019evento finale del progetto Ecosister organizzato dall\u2019Universit\u00e0 di Modena per illustrare come la scienza delle reti complesse e la simulazione numerica possano essere strumenti potenti per prevedere gli effetti della perdita di biodiversit\u00e0 negli ecosistemi agricoli.<\/p>\n

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3 Ottobre 2025<\/span><\/h2>\n

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Appena pubblicato il nostro nuovo articolo che unisce network science, teoria dei grafi, computazione e ontologia dei dati per analizzare e confrontare la struttura della cucina tradizionale e della haute cuisine.<\/p>\n

https:\/\/lnkd.in\/dCTQsjwx<\/a><\/p>\n

Lo studio modella le ricette come reti di similarit\u00e0: i nodi sono ricette ed i links identificano la similarit\u00e0 di ingredienti tra le ricette.
\nPer misurare la similarit\u00e0 tra ricette abbiamo introdotto una nuova metrica, mostrando come la cucina tradizionale e l\u2019haute cuisine differiscano nelle loro strutture.<\/p>\n

Un passo avanti per la gastronomia computazionale, con applicazioni in AI, personalizzazione delle ricette e innovazione culinaria.<\/p>\n

Dallo studio emerge un risultato significativo: l\u2019interpretazione dei dati modifica profondamente la rete di similarit\u00e0 tra ricette.
\nUn semplice data mining, senza una lettura critica e consapevole, rischia invece di produrre analisi parziali o fuorvianti.<\/p>\n

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26 Settembre 2025<\/span><\/h2>\n

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Il Dr. Michele Bellingeri ha presentato\u00a0 \u201cComplex Network Science for the Study of Agricultural Ecosystems\u201d<\/a> alla conferenza\u00a0 21st International Conference Applied Statistics 2025<\/a>, tenutasi dal 21 al 23 settembre 2025 a Capodistria, Slovenia.<\/p>\n

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26 Maggio 2025<\/span><\/h2>\n

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Il Dr. Michele Bellingeri \u00e8 stato nominato Guest Editor della raccolta di articoli sul tema di ricerca “Exploring Human Interactions through Sociophysics: Dynamics of Opinion Formation\u201d<\/a> della rivista Frontiers in Physics.<\/p>\n

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19 Febbraio 2025<\/span><\/h2>\n

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Il progetto “Complex Networks analyses through Random Walk Exploration leveraging HPC”, di cui il Dr. Bellingeri \u00e8\u00a0 il responsabile scientifico, \u00e8 stato finanziato da un bando ISCRA con 80.000 ore di calcolo per l’uso del supercomputer Leonardo.
\nLeonardo \u00e8 uno dei supercomputer pi\u00f9 potenti d’Europa, situato presso il CINECA, un consorzio interuniversitario italiano specializzato in calcolo ad alte prestazioni (HPC).
\nIl progetto analizzer\u00e0 la struttura di reti complesse reali di grandi dimensioni attraverso l’uso di simulazioni numeriche ad alte prestazioni (high performance computing, HPC)<\/div>\n

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20-24 Gennaio 2025<\/span><\/h2>\n

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Il Dr. Michele Bellingeri ha partecipato alla conferenza \u201c16th Dynamical Systems applied on Biology and Natural Sciences (DSABNS)\u201d tenutasi a Napoli dal 20 al 24 Gennaio 2025\u00a0 con il poster\u00a0 “Keystone Species And Biodiversity Loss In Agricultural Ecological Networks”<\/a>
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25 Ottobre 2024<\/span><\/h2>\n

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La Networks Unit, ospite del Dr Davide Salomoni di ICSC Foundation, ha visitato il Tecnopolo di Bologna,\u00a0 sede di importanti risorse per il calcolo scientifico nazionale e internazionale:\u00a0 l’ ICSC (Centro Nazionale di Ricerca in HPC, Big Data e Quantum Computing)<\/a>\u00a0 Il supercomputer\u00a0Leonardo del CINECA<\/a>\u00a0e nuova sede del centro di calcolo Tier1 dell’INFN<\/a>.<\/div>\n
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21 Ottobre 2024<\/span><\/strong><\/div>\n

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L\u2019 articolo dal titolo \u2018Machine Learning Monte Carlo Approaches and Statistical Physics Notions to Characterize Bacterial Species in Human Microbiota<\/a>\u2019 \u00e8 recentemente pubblicato sulla rivista internazionale Machine Learning and Knowledge Extraction.<\/div>\n
La ricerca \u00e8 frutto della collaborazione tra la Networks Unit e il Laboratorio di Probiogenomica dell’Universit\u00e0 di Parma, diretto dal Prof. Marco Ventura, con il contributo dell’Unit\u00e0 di Microbiologia Computazionale coordinata dal Prof. Christian Milani \u00a0( http:\/\/probiogenomics.unipr.it\/pbi\/<\/a> ).<\/div>\n
Questo studio introduce un nuovo approccio che combina la fisica statistica con i metodi Monte Carlo (MC) per caratterizzare le specie batteriche nel microbiota umano alle diverse et\u00e0 biologiche.<\/div>\n
I nostri risultati mostrano che la composizione del microbiota sperimenta una transizione significativa dalla prima infanzia all\u2019et\u00e0 adulta.<\/div>\n
Lo studio mostra come le specie a bassa prevalenza possano comunque rivestire un\u2019importanza significativa nella caratterizzazione dei gruppi di et\u00e0.<\/div>\n
Infine, la ricerca propone una classificazione multicriterio delle specie nei diversi gruppi di et\u00e0 integrando i metodi statistici, fisici e simulativi.<\/div>\n

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26 Luglio 2024<\/span><\/h2>\n

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Il Dr. Michele Bellingeri ha presentato \u00a0\u201cComplex Networks of Ingredients and Receipes\u201d<\/a> all’ International Summer course in scientific gastronomy\u00a0 tenutosi dal 22-26 Luglio 2024, al Cirfood District di Reggio Emilia.<\/p>\n

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\"\"27 Giugno 2024<\/span><\/h2>\n

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La Networks Unit ha partecipato al meeting ECOSISTER\u00a0 tenutosi presso la\u00a0 Sala Congressi delle Scienze \u2013 Campus, Parma, con il poster “Estinzione secondaria in reti trofiche agricole”<\/a>\u00a0 (DOI:10.13140\/RG.2.2.26205.01767 )<\/p>\n

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\"\"15 Giugno 2024<\/span><\/h2>\n

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La Networks Unit ha partecipato all’evento “WeMakeFuture<\/a>“, Fiera internazionale e Festival sull’Innovazione Digital, AI&Tech <\/em>tenutosi alle Fiere di Bologna dal 13 al 15 Giugno 2024, con il poster “AI for Biodiversity”.<\/p>\n

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\"\"31 Maggio 2024<\/span><\/h2>\n

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Interviste al prof. Davide Cassi nelle puntate di Smart City\u00a0 XL\u00a0 andate\u00a0 in onda\u00a0 il 27 e 31 Maggio su Radio24.<\/p>\n

Ascolta i podcast: “Ora l’IA fa anche il caff\u00e8 ..”<\/a>\u00a0 e\u00a0 “In cucina con l’Intelligenza Artificiale<\/a>”<\/p>\n

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\"\"18 Maggio 2024<\/span><\/h2>\n

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Intervista al prof. Davide Cassi nella puntata di La Pulce in Cucina della Radiotelevisione Svizzera Italiana (RSI) andata\u00a0 in onda\u00a0 il 18 Maggio.<\/p>\n

Ascolta i podcast : “L’intelligenza Artificiale nel piatto”<\/a><\/p>\n

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\"\"17 Maggio 2024<\/span><\/h2>\n

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\u00c8 stato pubblicato su Mathematics l’articolo “Robustness of Real-World Networks after Weight<\/a>
\nThresholding with Strong Link Removal”, realizzato in collaborazione con\u00a0 il Network Science Research Group dell’Indian Institute of Information Technology di Kottayam.<\/p>\n

\"\"7 Maggio\u00a02024<\/span><\/h2>\n

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PROPOSTE DI TESI<\/strong>: sul nostro sito, www.networks.unipr.it, \u00e8 stato pubblicato l’elenco delle proposte di tirocinio\/ tesi disponibili<\/a>, rivolto agli studenti triennali o magistrali.<\/p>\n

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\"\"16 Aprile 2024<\/span><\/h2>\n

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La Network Unit ha partecipato alla sessione poster del Computer Science Day 2024<\/a> tenutosi al plesso di Matematica dell’Universit\u00e0 di Parma.<\/p>\n

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\"\"8 Marzo 2024<\/span><\/p>\n

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\u00c8 stato pubblicato su Mathematics l’articolo \u201cThe Critical Role of Networks to Describe Disease Spreading Dynamics in Social Systems: A Perspective<\/a>\u201d. Questa revisione sottolinea l\u2019importanza fondamentale dell\u2019integrazione della scienza delle reti nell\u2019epidemiologia. I classici modelli matematici compartimentali (CM) utilizzati per descrivere la diffusione dell\u2019epidemia potrebbero non riuscire a catturare la complessit\u00e0 delle dinamiche reali della malattia.<\/p>\n

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11 Dicembre 2023<\/span><\/strong><\/p>\n

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I Professori Cassi, Alfieri e Bellingeri, della Network Unit della Universit\u00e0 di Parma\u00a0hanno partecipato ad una missione dal 4 al 9 dicembre 2023 in Ho Chi Minh City<\/a> presso il laboratorio del Prof. Quang Nguyen della International University di Ho Chi Minh City. La missione \u00e8 interna al progetto di grande rilevanza finanziato dal MAECI \u2018Robustness and important components of real-world social weighted networks\u2019 nel campo delle ICT.<\/div>\n

\"\"30 Novembre 2023<\/span><\/h2>\n

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L’articolo “Random Walks-Based Node Centralities to Attack Complex Networks” \u00e8 stato pubblcato sulla rivista Mathematics.\u00a0 In questo manoscritto proponiamo quattro nuove misure di centralit\u00e0 dei nodi basate su Random Walks (RW) e confrontiamo l’efficacia di queste misure per la frammentazione della rete.<\/p>\n

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11 Ottobre 2023<\/span><\/p>\n

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L’articolo “Forecasting real-world complex networks\u2019 robustness to node attack using network structure indexes<\/a>” \u00e8 stato pubblicato su Frontiers in Physics. In questo studio, simuliamo l’attacco ai nodi attraverso strategie di rimozione, basate sugli indici\u00a0 Degree e Betweenness,\u00a0 su un ampio insieme di 200 reti del mondo reale provenienti da diverse aree della scienza.<\/p>\n

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29 Settembre 2023<\/span><\/p>\n

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Il 29 settembre si \u00e8 tenuto a Parma il progress Workshop di ECOSISTER Spoke6<\/a> in cui il Dott. Michele Bellengeri ha presentato “Resilience and biodiversity loss of agricultural food webs”<\/a>.<\/p>\n

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11 Agosto 2023<\/span><\/p>\n

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E’ stato pubblicato il primo articolo frutto della collaborazione tra il nostro gruppo di ricerca e il Network Science Research Group<\/a> dell’Indian Institute of Information Technology di Kottayam.<\/p>\n

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22 Giugno 2023<\/span><\/h2>\n

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La Networks Unit ha partecipato al III Convegno della Societ\u00e0 Italiana di Fisica Statistica – SIFS<\/a> che si \u00e8 tenuto a Parma\u00a0 dal<\/span>\u00a021 giugno al<\/span>\u00a0<\/span>23 giugno 2023 con il Poster\u00a0 “Robustness and spreading properties in the real networks”.<\/span><\/p>\n

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26 Maggio 2023<\/span><\/h2>\n

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Il Dr. Michele Bellingeri \u00e8 stato nominato Guest Editor della raccolta di articoli sul tema di ricerca \u201cModelli compartimentali per le interazioni sociali\u201d della rivista Frontiers in Physics \u2013 sezione Social Physics.<\/p>\n

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28 Marzo 2023<\/span><\/h2>\n

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L’articolo “Considering weights in real social networks: A review”<\/a> \u00e8 stato pubblicato su Frontiers in Physics. In questo lavoro viene esaminato come\u00a0 l’approccio basato su WSN (Reti Sociali Pesate) pu\u00f2 contribuire nella modellazione e studio di diversi problemi reali\u00a0 delle scienze sociali.<\/p>\n

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20 Febbraio 2023<\/span><\/h2>\n

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La nostra rete “Plant Photosystem I” (PSI) excitation energy transfer network\u201d,<\/a> \u00e8 stata pubblicata nel repository Netzschleuder.<\/p>\n

I nodi rappresentano cromofori con identit\u00e0 diverse, mentre i bordi rappresentano il trasferimento FRET tra i cromofori. La direzionalit\u00e0 del collegamento che collega i nodi nella rete PSI dipende dai livelli di energia dei cromofori collegati. I pesi corrispondono all’efficienza FRET tra i cromofori collegati.<\/p>\n

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26 Gennaio 2023<\/span><\/h2>\n

\"\"L\u2019articolo \u201cEffective node vaccination and containing strategies to halt SIR epidemic spreading in real-world face-to-face contact networks\u201d, realizzato all\u2019interno del Progetto di Grande Rilevanza<\/a> MAECI, \u00e8 stato presentato all\u2019International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF) tenutosi ad Ho Chi Minh City, Vietnam, dal 20 al 22 Dicembre 2022 e pubblicato sugli atti della conferenza ( doi: 10.1109\/RIVF55975.2022.10013812<\/a>)
\nNel lavoro \u00e8 stata valutata l’efficacia dell’uso della maschera facciale e delle politiche di vaccinazione per frenare la diffusione dell’epidemia COVID-19 tramite simulazioni SIR in quattro reti di contatto faccia a faccia reali.<\/p>\n

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14 Dicembre 2022<\/span><\/h2>\n

\"\"Pubblicato nuovo studio della Networks Unit dal titolo \u201cA comparison of node vaccination strategies to halt SIR epidemic spreading in real-world complex networks\u201d<\/a> sulla rivista Scientific Reports.<\/p>\n

In questo studio si analizza l\u2019efficacia di diverse strategie di vaccinazione per frenare la diffusione epidemica in reti sociali.<\/p>\n

I risultati di questo studio sono frutto dello sforzo da parte della nostra unit\u00e0 per perfezionare strumenti utili per rallentare o fermare le epidemie, come il recente caso della Covid 19.<\/p>\n

La ricerca \u00e8 stata svolta in collaborazione internazionale con il John von Neumann Institute di Ho Chi Minh (Vietnam), e l\u2019Universit\u00e0 di Duy Tan sita nella citt\u00e0 di Da Nang (Vietnam), nell\u2019ambito del progetto \u2018Robustezza e componenti chiave delle reti sociali con legami pesati\u2019 finanziato con il contributo del Ministero degli Affari Esteri e della Cooperazione Internazionale (MAECI) per i progetti di Grande Rilevanza Italia-Vietnam nel campo delle \u2018Tecnologie della Informazione e della Comunicazione.<\/p>\n

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3 Novembre 2022<\/span><\/h2>\n

\"\"La Networks Unit di Parma ha pubblicato i risultati di una ampia ricerca sui fattori strutturali delle reti complesse capaci di influire sulla velocit\u00e0 di diffusione epidemica nelle reti reali.<\/p>\n

L\u2019articolo dal titolo \u2018Network structure indexes to forecast epidemic spreading in real-world complex networks<\/em><\/a>\u2019\u00a0 \u00e8 stato pubblicato sulla rivista internazionale Frontiers in Physics, nel numero speciale \u2018Epidemic Models on Networks\u2019 dedicato allo studio della diffusione epidemica su reti reali.<\/p>\n

In questo articolo si indaga quali indicatori strutturali delle reti complesse sono pi\u00f9 importanti da considerare per prevedere la velocit\u00e0 di diffusione epidemica nelle reti reali.
\nLa diffusione epidemica \u00e8 stata modellata tramite una dinamica tipo SIR e le caratteristiche salienti della rete sono state descritte da 40 indicatori strutturali differenti. Gli indicatori strutturali consideravano il numero di legami nella rete, la distanza tra nodi, la presenza di comunit\u00e0 di nodi, la differenza di connettivit\u00e0 tra nodi, e molte altre caratteristiche di fondamentale importanza nella scienza delle reti.<\/p>\n

La ricerca dimostra che la velocit\u00e0 di diffusione epidemica \u00e8 determinata principalmente dalla \u2018distanza media\u2019 tra nodi dalla rete, cio\u00e8 dal numero di legami medio che bisogna attraversare per viaggiare tra coppie di nodi. Oltre a questo, la densit\u00e0 di legami nella rete \u00e8 risultato essere un fattore di scarso potere previsionale della velocit\u00e0 di diffusione epidemica.
\nQuesti risultati indicano che per prevedere la velocit\u00e0 di diffusione epidemica nelle reti complesse reali sia poco efficace considerare il semplice numero di legami presenti tra i nodi della rete, ma \u00e8 invece necessario considerare la struttura della rete e come essa influenza la distanza tra nodi.
\nQuesto \u00e8 particolarmente importante nell\u2019ambito delle misure adottate per rallentare o fermare le epidemie nelle reti sociali, come ad esempio il recente caso della Covid 19.<\/p>\n

La ricerca \u00e8 stata svolta in collaborazione internazionale con il John von Neumann Institute di Ho Chi Minh (Vietnam), e l\u2019Universit\u00e0 di Duy Tan sita nella citt\u00e0 di Da Nang (Vietnam), nell\u2019ambito del progetto \u2018Robustezza e componenti chiave delle reti sociali con legami pesati\u2019 finanziato con il contributo del Ministero degli Affari Esteri e della Cooperazione Internazionale (MAECI) per i progetti di Grande Rilevanza Italia-Vietnam nel campo delle \u2018Tecnologie della Informazione e della Comunicazione.<\/p>\n

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31 Dicembre 2021<\/span><\/h2>\n

Si chiude oggi il primo anno di attivit\u00e0 del nostro progetto \u2018Robustezza e dinamica delle reti sociali reali con legami pesati\u2019 di ricerca congiunta con la Ton Duc Thang University (Vietnam).<\/p>\n

Il progetto \u00e8 stato selezionato dal Ministero degli Affari Esteri e della Cooperazione Internazionale (MAECI) come Progetto di Grande Rilevanza e finanziato nell\u2019ambito del \u2018Programma di Cooperazione Scientifica e Tecnologica Italia-Vietnam per il periodo 2021-2023\u2032. Il lavoro ha prodotto tre pubblicazioni su riviste scientifiche internazionali nel corso del 2021.<\/p>\n

Pubblicazioni:<\/span><\/p>\n