Alberto Bartoli - Blog

E' stata effettuata recentemente una valutazione della qualità della ricerca di tutti gli atenei italiani. Ogni docente ha dovuto selezionare 3 prodotti recenti (chi è docente da pochi anni solo 1). Una commissione centrale ha valutato ognuno di questi prodotti secondo la scala seguente: Erano possibili anche valutazioni negative, in caso di plagio o di prodotti mancanti. La valutazione dei miei prodotti è stata la seguente. Per inciso, l'area dell'Ingegneria Industriale e dell'Informazione non ha avuto un risultato lusinghiero. Il motivo principale consiste nel fatto che l'aggregazione dei risultati aveva lo scopo di penalizzare la presenza di ricercatori poco produttivi. Nella valutazione precedente, di pochi anni fa, la nostra area era stata classificata al primo posto a livello nazionale. In quel caso l'aggregazione era fatta in modo completamente diverso e la presenza di ricercatori poco produttivi era sostanzialmente ininfluente.

Research often pays off in unanticipated ways – we can’t predict what the biggest impact will be. Ed Lazowska PS Ogni tanto a lezione accenno al fatto che i mezzi di informazione descrivono la ricerca in modo completamente fuorviante. Uno dei motivi è proprio questo evidenziato da Lazowska. Un altro è evidenziato dallo stesso Lazowska al link indicato, subito prima di questa frase. Gli esempi nella storia dell'informatica sono moltissimi.

In una delle ultime lezioni di Reti di Calcolatori II ho accennato ad uno dei miei temi preferiti (sui quali però non ho voglia di dilungarmi; ormai il pessimismo ha preso il sopravvento): i prodotti della ricerca sono le persone. Non sono algoritmi, idee, prototipi, etc. Sono le persone. Ho fatto l'esempio di Kerberos, per il quali sono occorsi più di dieci anni per passare dalla pubblicazione del protocollo al suo utilizzo su larga scala. Ho poi accennato al fatto che Google non è Google solo perché Page&Brin hanno avuto un'idea brillante e ne hanno mostrato la fattibilità pratica; lo è perché loro si sono trovati in un ambiente con centinaia di persone in grado di padroneggiare lo stato dell'arte della tecnologia e della ricerca. La lettura di questo bellissimo articolo pubblicato su Wired farà capire meglio cosa intendo.

Un blog post (moderatamente interessante) di Robert Graham (personaggio molto interessante) contiene due considerazioni molto interessanti e molto importanti: Perché la ricerca è importante A mio parere quasi tutto ciò che viene scritto e pensato sui giornali, leggi nazionali, regionali etc sul finanziamento alla ricerca è totalmente campato in aria. Chi pensa che dando X ad un ente di ricerca riceverà entro un tempo Y (dell'ordine dei mesi) un prodotto o qualcosa del genere non ha capito nulla (secondo me). La storia, almeno quella dell'informatica, dimostra che non è vero per nulla. Ci sono tantissime dimostrazioni di questo fatto, a volte ne racconto qualcuna a lezione. Dovrei fare un'analisi sistematica e diffonderla ma non ne ho voglia. E poi il mio pessimismo, o forse dovrei dire realismo, mi dice che tanto sarebbe tempo perso. Divagazioni a parte, Robert Graham---uno che ha fatto tante cose di impatto nella tecnologia informatica--esprime questo concett...

Obama Administration Unveils $200M Big Data R&D Initiative The Obama Administration this morning unveiled details about its Big Data R&D Initiative, committing more than $200 million in new funding through six agencies and departments to improve “our ability to extract knowledge and insights from large and complex collections of digital data.” The effort, spearheaded by the White House Office of Science and Technology Policy (OSTP) and National Science Foundation [...] Il finanziamento dello stato italiano per i progetti di ricerca in TUTTI i settori dell'ingegneria industriale e dell'informazione (meccanica, civile, elettrica, etc etc etc) per l'anno 2012 è di circa $25M (cosiddetti programmi "PRIN", per l'esattezza 19.125.369 euro). Poi si sente tanta gente blaterare di innovazione... (" big data " sono le applicazioni di machine learning, data mining e simili, le cose di cui ci occupiamo nel nostro lab )