Geostatistica orientata per analizzare il sottosuolo
I dati geologici usati per capire le rocce e il suolo prevedendo gli inquinanti
Da piccola le sarebbe piaciuto fare la creatrice di gioielli. Poi i numeri sono diventati per lei in assoluto più “preziosi”, tanto da prendere una laurea in Ingegneria matematica al Politecnico di Milano con un dottorato di ricerca in Modelli e metodi matematici per l’Ingegneria. E ora Alessandra Menafoglio, giovane ricercatrice del Mox, il dipartimento di matematica del Politecnico di Milano, raccoglie i frutti portando a casa l’Eni Award 2016, sezione Debutto nella Ricerca, proprio sulla sua tesi di dottorato: “Object Oriented Geostatistics”.
«Il mio progetto – spiega l’assegnista di ricerca milanese - introduce una nuova frontiera della statistica applicata con lo scopo di fornire metodologie per l’analisi dati complessi con dipendenza spaziale come curve, superfici o immagini. Con il termine “analizzare” intendo quantificare la dipendenza spaziale (ovvero quanto l’informazione estratta da dati geograficamente vicini sia “simile”), formulare e stimare un modello statistico per i dati e, su questa base, fornire previsioni del fenomeno ove non ne sia possibile l’osservazione diretta».
In particolare, il premio ha messo in evidenza come gli studi della Menafoglio permettano di interpretare ingenti quantità di dati geologici e fisici ricavando previsioni sulle caratteristiche delle rocce e del suolo, spingendosi fino alla distribuzione di eventuali inquinanti nel sottosuolo. La ricerca industriale e ambientale si arricchisce così di nuovi metodi statistici.
«L’idea del progetto nasce dal tentativo di evitare di frammentare la complessità del dato in una serie di sue descrizioni, strategia che inevitabilmente conduce a perdere
informazioni. In questo modo, invece, il dato nella sua interezza diventa l’“atomo” dell’analisi statistica. I modelli e i metodi sono, quindi, formulati direttamente per questa unità indivisibile che è il dato, portando a metodologie più efficienti ed efficaci, che ne sfruttino l’intero contenuto informativo».
Rigorosi ed eleganti: è così che definisce sinteticamente i modelli e i metodi statistici cui tende. «Descrivere il mio lavoro non è semplice – ammette - perché ha molte componenti diverse tra loro. Certamente, però, la ricerca è fondamentale. Studio e svolgo ricerca sia in ambito teorico che applicato, in un contesto fortemente interdisciplinare e stimolante quale il Mox e, più in generale, il Politecnico di Milano. Anche la sfera didattica è sicuramente rilevante. Negli anni mi sono resa conto di quanto l’insegnamento sia formativo, non solo per gli studenti: mi ha permesso di capire profondamente i concetti di base della materia e mi ha consentito di migliorare nel difficile compito di comunicare idee e concetti in termini semplici, distinguendo ciò che è necessario alla comprensione da ciò che è accessorio».