Michele Lanza è professore ordinario presso la Facoltà di Informatica Università della Svizzera italiana (USI). Il professor Lanza ha fondato nel 2004 il gruppo di ricerca REVEAL presso l’USI e da luglio 2017 è anche direttore del Software Institute. In questa intervista, che ci ha cortesemente concesso, Michele Lanza ci racconta di cosa si occupa e in cosa consiste la sua attività di ricerca.
Michele Lanza In termini di progetti di ricerca, mi sto occupando di un progetto che riguarda il cosiddetto “big data” e un altro progetto dedicato a “real-time software analytics”. Tutti e due i progetti sono finanziati dal fondo nazionale svizzero della ricerca (SNF). Il primo prevede lo sviluppo di approcci e tecnologie per gestire grandi flussi di dati in maniera visuale e interattiva. Un esempio: I tweets concernenti un certo argomento (p.es. elezioni italiane) possono facilmente essere milioni ogni ora, e non esiste al momento un buon modo per capire queste moli di dati di per se relativamente semplici ma enormi e veloci. Il secondo progetto, molto più dentro al mio campo madre di ricerca, l’ingegneria del software, prevede l’investigazione di approcci e lo sviluppo di tecnologie per fare leva sui dati collaterali che vengono prodotti –e purtroppo spesso scartati- durante lo sviluppo di un progetto software. Questi dati invece sono preziosi perché possono in verità dare una mano agli sviluppatori, il che di conseguenza porterebbe a un risparmio di tempo e risorse e alla produzione di software di qualità migliore.
Di che cosa si occupa in particolare il gruppo di ricerca REVEAL?
Il gruppo REVEAL, che comprende anche il Prof. Gabriele Bavota e i suoi collaboratori, si occupa di una serie sfaccettata di tematiche, che vanno dallo sviluppo di “recommender systems” (aiutanti digitali e intelligenti per lo sviluppo) all’analisi di sistemi software da un punto di vista linguistico fino alla visualizzazione interattiva di sistemi software complessi. È difficile indicare un tema centrale, ci piace spaziare sulle cose interessanti, e di cose nuove ce ne sono in grandi quantità.
Quali sono le implicazioni delle sue ricerche per la società? E quali le possibili applicazioni nella vita di tutti i giorni?
I nostri approcci, sistemi, e di conseguenza le tecnologie concomitanti vengono utilizzati in una serie di contesti industriali, che vanno dalla consulenza allo sviluppo vero e proprio. In sostanza qualsiasi cosa che torna utile agli sviluppatori porta a un risparmio effettivo in termini economici. Ma ci tengo a dire che la ricerca non la facciamo necessariamente sempre e solo per avere un impatto immediato. La ricerca di base non sempre è subito applicabile nella realtà. E non deve esserlo per definizione.
Quali sono le principali direzioni future della sua attività di ricerca?
Credo che sia una domanda estremamente difficile questa. La ricerca è per natura stessa aperta e deve adattarsi al mondo circostante. Come ha detto Alan Kay, il miglior modo per predire il futuro è inventarlo.
In che cosa si sostanzia la sua attività d’insegnamento?
Attualmente insegno soprattutto nel contesto di un nuovo programma di Master in “Software & Data Engineering”. Si può vedere come il prossimo passo dopo l’ondata di data science e big data. Il nostro Master si differenzia in modo positivo dal resto perché utilizziamo concetti e approcci che derivano dall’ingegneria del software applicandoli su un contesto di dati. In essenza, sviluppiamo il tipo di persona richiesta da grandi aziende come Google, Apple, Facebook e anche per il contesto “Financial Technologies” e “Data Science”.
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