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Mattia Tarabolo

Dottorato in Fisica , 38o ciclo (2022-2025)

Dottorato concluso nel 2026

Tesi:

Cavity-Based Approaches to Stochastic Dynamics on Sparse Graphs: From Ecological Systems to Epidemiological Inference (Abstract)

Tutori:

Luca Dall'Asta Alfredo Braunstein

Profilo

Interessi di ricerca

Artificial neural networks
Bayesian inference
Bayesian networks
Belief propagation
Complex networks
Complex systems
Epidemic inference
Machine learning
Message passing algorithms
Out-of-equilibrium dynamics
Physics of complex systems
Random matrices
Statistical physics

Biografia

Sono un dottorando in Fisica dei Sistemi Complessi presso il gruppo di Fisica Statistica e Applicazioni Interdisciplinari del Politecnico di Torino, sotto la supervisione dei professori Luca Dall'Asta e Alfredo Braunstein. La mia ricerca si concentra sullo sviluppo di metodi teorici per l'analisi di processi stocastici su reti sparse, con applicazioni che spaziano dall'epidemiologia all'ecologia fino alle neuroscienze. Nell'ambito dei modelli epidemiologici, mi occupo in particolare di sviluppare algoritmi di inferenza bayesiana per ricostruire la dinamica di epidemie a partire da dati incompleti o affetti da rumore. Parallelamente, studio la dinamica di comunità ecologiche con interazioni casuali, analizzando come la struttura delle reti di interazione condizioni la stabilità di questi sistemi complessi. Un ulteriore aspetto della mia ricerca riguarda la modellizzazione di reti neurali, dove applico metodi della fisica statistica per descrivere le interazioni tra neuroni e la dinamica collettiva di questi sistemi.

Ricerca

Altre attività e progetti di ricerca


Sono un dottorando in Fisica dei Sistemi Complessi presso il gruppo di Fisica Statistica e Applicazioni Interdisciplinari del Politecnico di Torino, sotto la supervisione dei professori Luca Dall'Asta e Alfredo Braunstein. La mia ricerca si concentra sullo sviluppo di metodi teorici per l'analisi di processi stocastici su reti sparse, con applicazioni che spaziano dall'epidemiologia all'ecologia fino alle neuroscienze.

Nell'ambito dei modelli epidemiologici, mi occupo in particolare di sviluppare algoritmi di inferenza bayesiana per ricostruire la dinamica di epidemie a partire da dati incompleti o affetti da rumore. Parallelamente, studio la dinamica di comunità ecologiche con interazioni casuali, analizzando come la struttura delle reti di interazione condizioni la stabilità di questi sistemi complessi. Un ulteriore aspetto della mia ricerca riguarda la modellizzazione di reti neurali, dove applico metodi della fisica statistica per descrivere le interazioni tra neuroni e la dinamica collettiva di questi sistemi.

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