ll premio Giulia Vita Finzi riguarda lavori che abbiano legami con il mondo del calcolo scientifico. Domani, 25 marzo, Laruina discuterà la tesi premiata davanti alla Commissione Calcolo e Reti (CCR). Dall’ottobre 2020 fa parte dello staff del Servizio Infrastrutture Informatiche della Normale.

Pisa, 24 marzo 2021

L’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare ha da poco assegnato i premi annuali per le migliori tesi di dottorato nelle cinque aree di ricerca dell’Istituto: fisica subnucleare, astroparticellare, nucleare, teorica e ricerca tecnologica, e ricerca e sviluppo nell’ambito del calcolo.

Per quest’ultima sezione il premio, dedicato alla memoria della ricercatrice INFN Giulia Vita Finzi,  va alla migliore tesi di laurea magistrale in Fisica, e ha visto vincitore 
Francesco Laruina, neo assunto del Servizio Infrastrutture Informatiche della Scuola Normale Superiore.

La tesi premiata riguarda la laurea magistrale conseguita da Laruina nell’aprile 2019 presso l’Università di Pisa e in collaborazione con INFN. È stata preparata sotto la supervisione della dott.ssa Alessandra Retico: “A generative adversarial network approach for the attenuation correction in PET-MR hybrid imaging”, è il titolo del lavoro, uno studio che pertiene l’ambito medico/diagnostico e in particolare l’utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle immagini ibride PET e risonanza magnetica.

ll premio Giulia Vita Finzi viene assegnato dalla Commissione Calcolo e Reti (CCR) dell'INFN alla migliore tesi tra quelle prodotte in collaborazione con l'Istituto e partecipanti al concorso che abbia legami con il mondo del calcolo scientifico. Nel caso di Laruina, il premio si riferisce all'anno 2019, ma causa pandemia l'esposizione è slittata a giovedì 25 marzo 2021, alle 12.30 circa, in occasione della riunione della Commissione Calcolo e Reti dell'INFN. Laruina parteciperà insieme al vincitore dell’edizione 2020.

Il percorso formativo di Francesco Laruina gli ha permesso di acquisire conoscenze legate al mondo della fisica e alle sue applicazioni in ambito medico, sia diagnostico che di trattamento, all’applicazione di metodi di intelligenza artificiale, in particolare sulle reti neurali, all’elaborazione di immagini mediche. Da ottobre 2020 fa parte del Servizio Infrastrutture Informatiche presso la Scuola Normale Superiore: si occupa al momento di networking e amministrazione di sistemi informatici, sia on-premise che in cloud.

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