Obiettivi di apprendimento

Il corso ha l'obbiettivo di fornire conoscenze sui modelli di calcolo naturale, intesi come processi computazionali osservati in natura o ispirati dalla natura, a partire da una trattazione breve e avanzata di modelli di calcolo tradizionale, quali linguaggi formali e automi. Verranno presentati vari modelli di calcolo biologico, tra cui il calcolo a membrana e algoritmi biomolecolari, con richiami a metodi di analisi dell'informazione genomica. Al termine dell'insegnamento gli studenti avranno approfondito ed esteso la propria conoscenza sulle dinamiche biologiche e sulla nozione di calcolo; avranno sviluppato la capacità di riconoscere, identificare, e manipolare un processo informativo in sistemi di calcolo non convenzionali, come quelli biologici. Nello specifico, dimostreranno di essere in grado di: a) riconoscere e modellare i processi computazionali non convenzionali presenti nei sistemi naturali, b) progettare algoritmi biomolecolari (in particolare basati su sequenze DNA) per risolvere problemi computazionali, c) calcolare distribuzioni e indici statistici su genomi reali, d) analizzare reti biologiche, sia come strutture statiche che dinamiche. Relativamente all'autonomia di giudizio maturata alla fine del corso, la studentessa o lo studente avrà sviluppato una competenza algoritmica avanzata, che si estende al mondo naturale, e in particolare molecolare, e possibilmente messo in pratica le proprie capacità di sviluppare software per applicare i metodi appresi a sistemi biologici specifici. In termini di abilità comunicative, gli studenti saranno in grado di comprendere e comunicare con un linguaggio appropriato gli argomenti illustrati durante l'insegnamento, sotto forma di: teoremi, dimostrazioni, algoritmi, e metodi di analisi dati. Verranno affinatate le capacità di apprendere nuove metodologie e applicarle ad ambiti diversi, al punto da poter proseguire gli studi in modo autonomo nell'ambito del calcolo non convenzionale.