Episode Transcript
[00:00:00] Speaker A: Unigiradio per Università Svelate. Sono qui con Agnese Seminara, rappresentante della Scuola Politecnica. Senti il peso di rappresentare la tua scuola in un'occasione come questa?
[00:00:12] Speaker B: Più che il peso direi l'entusiasmo e la gratitudine per poter portare esperienze diverse che abbiano aspetti fondamentali così come aspetti applicati dentro alla ricerca scientifica.
[00:00:25] Speaker A: Come pensi che un evento del genere possa avvicinare l'università alla città di Genova?
[00:00:31] Speaker B: Penso che sentire direttamente dagli addetti ai lavori che cosa vuol dire fare ricerca, cosa vuol dire essere all'università, penso che sia il modo migliore per insegnare ai ragazzi che cos'è questa strada e magari appassionarli.
[00:00:43] Speaker A: Grazie Agnese.
Agnese ci ha parlato in studio di cosa si occupa della sua ricerca, quindi vi lascio alla sua intervista.
[00:00:51] Speaker B: Ciao Riccardo, grazie mille dell'opportunità.
Sono contenta di raccontarvi un po' il mio percorso e come sono arrivata qua. Dunque io mi occupo di un problema all'interfaccia tra diverse discipline. Mischio un po' la biologia, la fisica e l'intelligenza artificiale e quindi è un percorso un po' particolare e mi farebbe piacere raccontarvi come sono arrivata qui.
Mi occupo in generale di capire i processi decisionali del comportamento animale, cioè Cerco di capire come gli animali si comportano, ma non da un punto di vista puramente di osservazione, ma cerco di capire i principi che ci stanno sotto.
Per farvi un esempio e chiarire un po' che cosa vuol dire questa cosa, uno dei comportamenti che mi interessa di più ultimamente è la navigazione.
Cerco di capire come gli animali arrivano a un target.
Nella vita reale noi questa cosa la facciamo in continuazione, ma usiamo Google, giusto? Mettiamo il nostro punto di destinazione e Google ci sputa fuori la risposta. Solo che gli animali, quello che fa Google, non lo possono fare, perché Google conosce dove dobbiamo andare, sa dove siamo, sa le strade, conosce il traffico, per cui conosce esattamente come funziona il mondo.
Gli animali queste cose a priori non le sanno e quindi devono utilizzare i loro sensi per scoprire dove andare e scoprire in particolare ad esempio dov'è questo target che gli interessa, dov'è il loro obiettivo.
E ci sono alcuni sensi che noi abbiamo già studiato molto, che la scienza ha compreso, ad esempio se pensiamo alla vista ci arriva un'immagine sulla retina e se il nostro target lo vediamo Dobbiamo fare delle operazioni che più o meno sono state capite, proiettare la posizione del target in tre dimensioni e il problema è finito lì. Vado esattamente dove il mio target è. Ma ci sono degli altri sensi che sono molto più oscuri e questi sono quelli che mi affascinano di più e sono il motivo per cui c'è bisogno di non soltanto di biologia per capire il comportamento animale, ma c'è bisogno anche di fisica. I sensi che mi interessano di più al momento sono legati all'olfatto, cioè all'odore. Se noi proviamo ad occhi chiusi ad arrivare a un pezzo di focaccia che c'è dall'altro lato di una stanza sufficientemente grande, questo non è un obiettivo semplice. E il motivo è che la fisica che gestisce il trasporto dell'odore è molto complicata. Per cui l'odore è un esempio di un segnale altamente si chiama intermittente, ogni tanto lo sentiamo, ogni tanto non lo sentiamo, può arrivarci una zaffata di profumo o di puzza, ma poi potrebbe E quindi questo problema è un problema che non è stato compreso e che nonostante questo, nonostante noi scienziati non lo capiamo completamente, gli animali lo fanno con una efficienza incredibile. Se pensate a animali che trovano cibo, il cane che va a trovare un pezzo di carne, sono molto bravi a fare questa cosa. talmente bravi che li utilizziamo anche in applicazioni in cui vorremmo essere noi in grado di fare questa cosa. Ad esempio, nello sminamento si usano molto i topi.
Cercare una mina antiuomo è un task difficile, costoso, per il quale utilizziamo molto spesso gli animali, che sono evoluti per fare questo task.
Quindi se noi capissimo come funziona la navigazione olfattiva negli animali probabilmente sarebbe anche utile dal punto di vista tecnologico per sviluppare robot, droni, oggetti che siano in grado di navigare autonomamente senza l'utilizzo magari di animali e in maniera efficiente.
[00:05:15] Speaker A: Per studiare il comportamento degli animali c'è bisogno ovviamente di un'interdisciplinarietà abbastanza importante, cioè ci vogliono tante discipline che lavorano tutte insieme.
Quali sono state le difficoltà nel riuscire a connettere tutti questi mondi?
[00:05:34] Speaker B: Allora, senz'altro l'oggetto di questa ricerca è un oggetto puramente interdisciplinare, non c'è modo di stare all'interno di una disciplina e studiare questo problema.
Per me è stato sicuramente complesso, ma è stato anche molto divertente.
E devo dire che divertirsi e motivarsi a studiare un problema è forse più importante che trovare un problema semplice da risolvere.
I problemi principali credo che siano dovuti a come la ricerca oggi funziona. In ricerca si fa carriera molto spesso in base a quanto si produce, al quantitativo di produzione.
è interessato a fare ricerche davvero interdisciplinari, in cui deve andare a studiare un'altra disciplina, imparare a parlare con scienziati che trattano una disciplina diversa dalla sua, questo richiede tempo, molta energia, molta motivazione, ma anche molto tempo e quindi l'output produttivo non è altrettanto perché se uno continua a fare la stessa cosa per tutta la sua carriera. Quindi c'è un equilibrio lì che ognuno deve trovare e che deve tenere in considerazione anzitutto la motivazione, perché io non tornerei mai indietro. Quello che ho fatto è stato difficile a tratti, ma molto motivante e questo è il motivo per cui sono qua, per cui faccio questo questo mestiere. Quindi forse nell'equilibrio di difficoltà, di pro e contro, decisamente consiglierei di fare questo tipo di percorsi. L'altra cosa che mi piace ricordare è che in alcune discipline esistono liste di domande aperte e la carriera delle persone a volte si svolge tra una riga e la prossima di una serie di domande aperte e questo non è il modo che mi piace pensare sia alla base del tipo di ricerca che faccio. Mi piace farmi delle domande, mi piace farmi delle domande che potenzialmente poche persone si sono fatte prima e che non sono scritte su una lista.
Questo tipo di ricerca si chiama spesso curiosity driven, cioè uno fa un percorso che è una specie di percorso random attraverso i temi di ricerca che in un momento o in un altro della sua vita, a causa di incontri più o meno casuali, gli sono interessati. Quindi arrivano degli input, li prendo una domanda mi interessa, ne scaturisce un'altra e quello crea lo scheletro di un progetto di ricerca. Questo processo chiaramente è un processo diverso dal leggere una serie di domande aperte e decidere, ah, io mi situo lì tra questa domanda e la prossima.
[00:08:45] Speaker A: Torniamo un attimo al discorso della tua ricerca, di quello di cui ti occupi.
[00:08:50] Speaker B: Nasco come fisica, ho studiato fisica, la fisica dei fluidi, la turbolenza, la meccanica statistica.
ma per condurre ricerche di questo tipo non si può demandare ad altri completamente tutta la parte interdisciplinare. Quello che ho fatto quindi due volte nella mia carriera è quello di studiare, approfondire al massimo delle mie potenzialità tutto quello che riuscivo a capire di un campo diverso dal quale in cui ero stata formata. Inizialmente l'ho fatto nella transizione dal PhD al postdoc ho iniziato a studiare biologia e ho iniziato a studiarla con dei problemi che in una maniera abbastanza creativa, si collegavano a quello che avevo studiato prima.
Durante il dottorato avevo studiato non solo la fisica dei fluidi da un punto di vista astratto, ma anche problemi ambientali legati ad esempio alla formazione delle nuvole. Quando è iniziato il postdoc desideravo aprirmi al tema della biologia e iniziare a studiare dei problemi all'interfaccia tra la fisica e la biologia e quindi ho iniziato a studiare i funghi e come alcuni funghi generano queste specie di nuvolette, piccole nuvole, quando rilasciano le spore.
e queste nuvole hanno un sacco di fluidodinamica interessante nel rilascio di spori in atmosfera ed è stato, diciamo, il primo progetto che ho fatto in fisica dei sistemi biologici, poi mi sono appassionata di biofilm batterici, sono andata a Harvard, poi sono andata all'Istituto Pasteur, poi sono tornata a Harvard e questi temi si sono via via arricchiti a partire dai funghi, mi sono messa a studiare i batteri, poi mi sono interessata appunto di questo problema di come fanno gli animali a trovare sorgenti di odore. A quel punto la fisica e la biologia non mi sono più bastate, perché per capire come prendiamo decisioni dobbiamo chiederci quali sono le computazioni che da qualche parte il nostro cervello fa.
E questo è una tematica, la computazione non è una tematica che avevo affrontato, come dicevo per la seconda volta nella mia carriera, mi sono messa a studiare un altro ambito che è quello dell'intelligenza artificiale e che ho sviluppato sempre di più poi tornando in Italia.
Sono entrata a far parte di questo gruppo di ricerca che è stato creato all'Università di Genova, Malga, Machine Learning Genoa Center, sta per Malga, e in questo centro di ricerca Nuovamente mi sono trovata a collaborare con esperti in machine learning e imparare gli strumenti che mi sono necessari, approfondirli per quello che serve, per quello che serve a me a capire il comportamento animale.
E questa cosa, questa interazione è un po' come mi piace pensare all'interdisciplinarietà.
Non si può essere esperti di tre campi diversi con la stessa profondità.
con cui una persona lo può essere in un campo individuale.
Quindi la collaborazione è necessaria, però allo stesso tempo penso che collaborazioni in cui ognuno continua a fare esattamente quello che faceva prima senza studiare, senza capire quello che la controparte fa, rimangono un po' sterile. Alla fine uno continua a fare esattamente quello che faceva prima e quindi per sviluppare ricerche interdisciplinarie alla fine c'è questo compromesso tra quanto veramente capisco di quest'altra disciplina di cui ho bisogno e quanto mi affido a collaboratori, come li scelgo e quanto li coinvolgo in quello che faccio.
[00:13:13] Speaker A: Perfetto, sei stata chiara e concisa, direi.
Grazie mille, tra l'altro tanto di cappello per l'umiltà, a dire così a caso, che sei andata ad Harvard per ben due volte, così detto come una postilla a caso, quindi tanto di cappello.
[00:13:30] Speaker B: Ci vado tutti gli anni sempre questo, perché gli animali non riesco a fare esperimenti in loco. Ho deciso che il mio laboratorio è un laboratorio teorico, gli esperimenti li facciamo con loro e quindi tutti gli anni ci vado, ci andiamo per interagire con gli esperimenti, guardiamo gli animali, i polpi, i pesci.
[00:13:50] Speaker A: E allora ancora di più, ancora di più tanto di cappello, congratulazioni e grazie, grazie per questa intervista.
[00:13:59] Speaker B: Grazie a voi dell'opportunità.
