Francesca Basini e Lorenzo Rosa ci raccontano dei progetti di ricerca che svolgeranno con il supporto della ‘Borsa Alumni’.
Francesca: “Al momento mi trovo a Dublino, Irlanda, ospite dell’ Insight centre for data analytics presso University College Dublin per svolgere il lavoro di tesi magistrale. Il progetto, dal titolo “Assessing the number of groups in the stochastic blockmodel”, tratta la modellizzazione statistica di dati di network.
In tempi recenti, l’analisi statistica di network ha ottenuto particolare attenzione a causa dei suoi numerosi campi di applicazione e dei significativi passi avanti che sono stati fatti sia dal punto di vista teorico sia computazionale. Tali metodologie sono ora ampiamente utilizzate per studiare vari sistemi relazionali complessi come il sistema di connessioni cerebrali, la diffusione di malattie infettive, lo studio di reti sociali e del sistema di citazioni nella letteratura scientifica. Si può dunque concludere che l’importanza di tale ambito di ricerca risiede anche nella sua intrinseca interdisciplinarità.
Tra i vari modelli per network, approfondiremo il modello stocastico a blocchi e le sue varianti. Tale modello è assai popolare in quanto fornisce un metodo per suddividere i nodi del network in blocchi, anche dette classi latenti: i nodi appartenenti a un dato blocco (o gruppo) hanno lo stesso modo di interagire sia tra loro sia con nodi appartenenti ad altri blocchi.
In conclusione, stiamo sviluppando metodi bayesiani per costruire algoritmi MCMC (Markov Chain Monte Carlo) ed esplorare la distribuzione a posteriori, in cui i parametri di interesse saranno unita- mente la partizione del network e il numero di gruppi. Successivamente, si passerà a generalizzare i risultati teorici al caso dinamico. Testeremo poi il modello su dati simulati e su dati provenienti da contesti reali.”
Lorenzo: “Utilizzerò la borsa per svolgere la mia tesi dal titolo “A fast and scalable support for pub-sub communication in Derecho dPods” presso la Cornell University (USA). Il lavoro si svolgerà nell’ambito del progetto Derecho, coordinato dal Prof. Kenneth Birman, la cui esperienza nel campo dei sistemi distribuiti è riconosciuta e apprezzata a livello mondiale.
Derecho è una libreria di supporto alla replicazione dei dati all’interno di un data center e all’esecuzione di azioni distribuite e coordinate tra i nodi che ne mantengono le repliche. La velocità che Derecho riesce a raggiungere nelle sue azioni è molto maggiore rispetto a qualunque altro strumento di questo tipo. In questo contesto, il mio progetto di tesi riguarderà dPods, un servizio di object storage ad alte prestazioni costruito a partire dalle funzioni base di Derecho. Il suo funzionamento è simile a quello di strumenti esistenti (ad esempio, Apache Cassandra), ma con garanzie molto maggiori in termini di consistenza e con un supporto apposito per l’indicizzazione temporale dei dati.
Il mio contributo consisterà in particolare nello studio e nella realizzazione della possibilità di utilizzare dPods come supporto a una comunicazione publish-subscribe conforme alla specifica OMG DDS, in modo simile a strumenti come Apache Kafka o OpenSplice. Tale supporto può essere fondamentale in molti dominii applicativi, ad esempio relativi agli ambiti di industria 4.0.”