PISA – Premiati Stefano Iannini Lelarge per le Scienze della Terra e Domenico Tortorella per l’Informatica.
Due tesi di dottorato discusse all’Università di Pisa sono tra le vincitrici dei Premi con.Scienze 2026, dedicati ai migliori lavori di ricerca realizzati negli atenei italiani nell’ambito delle discipline scientifiche.
A ricevere il riconoscimento sono stati Stefano Iannini Lelarge, per l’area Scienze della Terra, e Domenico Tortorella, per l’area Informatica.
I premi sono promossi dalla Conferenza nazionale dei presidenti e dei direttori delle strutture universitarie di Scienze e Tecnologie e mirano a valorizzare il contributo dei giovani ricercatori e delle giovani ricercatrici allo sviluppo della ricerca scientifica.
Stefano Iannini Lelarge è stato premiato per la tesi “Dynamics and timescales of planetary differentiation in the early Solar System: insights from chondrite melting experiments”, dedicata alla formazione e all’evoluzione dei corpi planetari nelle prime fasi del Sistema Solare.
La ricerca è stata svolta in larga parte nei laboratori del Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa e della rete Cisup, attraverso esperimenti ad alta pressione e ad alta temperatura e analisi avanzate condotte mediante microscopia elettronica, microscopia a raggi X e spettrometria di massa con ablazione laser.
I risultati contribuiscono a comprendere i processi di differenziazione dei primi corpi planetari, uno dei temi centrali delle Scienze planetarie. Iannini Lelarge è attualmente assegnista di ricerca presso il Cnr di Pisa.
Per l’area Informatica è stato invece premiato Domenico Tortorella, autore della tesi “Efficient Models for Deep Learning on Graphs”, discussa nell’ottobre 2024 al Dipartimento di Informatica sotto la supervisione del professor Alessio Micheli.
Il lavoro si inserisce nel campo del Deep Learning applicato ai grafi e propone modelli innovativi ed efficienti per l’apprendimento da dati strutturati, come quelli utilizzati per descrivere molecole, reti sociali e altri sistemi complessi.
La ricerca affronta alcune delle principali criticità delle reti neurali profonde per grafi, tra cui la complessità nella progettazione delle architetture e gli elevati costi computazionali. Il lavoro integra analisi teoriche con lo sviluppo di modelli basati anche sul Reservoir Computing, un approccio che richiede un addestramento minimo o, in alcuni casi, nullo.
Tortorella è oggi ricercatore a tempo determinato di tipo A al Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa, dove svolge la propria attività nel gruppo di Computational Intelligence and Machine Learning. È inoltre segretario della European Neural Network Society.
Last modified: Luglio 27, 2026
