L’Accademia Cinese delle Scienze traduce e pubblica uno studio del professor Ferrara sull’Intelligenza Artificiale Spiegabile

Autore Giorgia Rieto | mer, 14 gen 2026 16:31 | Massimiliano-Ferrara Intelligenza-Artificiale Università-Mediterranea Cina

Un prestigioso riconoscimento internazionale per la ricerca italiana e per l’Università Mediterranea di Reggio Calabria

La ricerca italiana sull’intelligenza artificiale conquista la scena internazionale. L’articolo scientifico “Explainable Artificial Intelligence and Mathematics: What Lies Behind?” del professor Massimiliano Ferrara, ordinario di Economia Matematica e Intelligenza Artificiale all’Università Mediterranea di Reggio Calabria, è stato tradotto in lingua cinese e pubblicato sulla rivista 数学译林 (Mathematical Advances in Translation) dell’Accademia Cinese delle Scienze.

Il lavoro, apparso originariamente nel 2025 sull’EMS Magazine, rivista ufficiale della European Mathematical Society, è stato selezionato dall’Academy of Mathematics and Systems Science di Pechino per la diffusione nella comunità scientifica cinese, a conferma dell’elevato valore scientifico e dell’impatto internazionale della ricerca condotta dal docente calabrese.

Un ponte tra matematica e intelligenza artificiale

Lo studio affronta uno dei temi più centrali e urgenti dell’intelligenza artificiale contemporanea: la spiegabilità dei modelli, ovvero la possibilità di comprendere e interpretare i processi decisionali di algoritmi sempre più complessi, ormai utilizzati in ambiti strategici come sanità, finanza, trasporti e pubblica amministrazione.

Il professor Ferrara analizza le fondamenta matematiche dell’Explainable Artificial Intelligence (XAI), mostrando come discipline quali algebra lineare, teoria dei giochi, teoria dell’informazione e analisi topologica dei dati possano contribuire a costruire sistemi di AI non solo efficienti, ma anche trasparenti, affidabili e interpretabili.

Ampio spazio viene dedicato ai valori di Shapley, strumenti derivati dalla teoria dei giochi cooperativi che consentono di misurare il contributo di ciascuna variabile nelle decisioni di un modello, oltre alle tecniche LIME e SHAP, oggi tra le più utilizzate per spiegare il funzionamento degli algoritmi di machine learning.

Un riconoscimento di portata globale

La traduzione e pubblicazione da parte dell’Accademia Cinese delle Scienze, una delle istituzioni scientifiche più autorevoli al mondo, rappresenta un riconoscimento di grande prestigio non solo per il professor Ferrara, ma anche per l’Università Mediterranea di Reggio Calabria e per l’intero sistema accademico italiano.

«Sono onorato che il mio lavoro sia stato scelto per la diffusione nella comunità scientifica cinese – ha dichiarato Ferrara –. Questo conferma come il tema delle basi matematiche dell’intelligenza artificiale spiegabile sia oggi al centro dell’attenzione globale. Trasparenza e affidabilità non sono più elementi accessori, ma requisiti fondamentali per un utilizzo responsabile dell’AI».

Il professor Ferrara è Research Affiliate presso ICRIOS – Università Bocconi, dirige il Decisions LAB dell’Ateneo reggino, è autore di oltre 280 pubblicazioni scientifiche internazionali, è inserito nella classifica dei World’s Top 2% Scientists dell’Università di Stanford ed è stato insignito del titolo di Cavaliere della Repubblica Italiana.

L’importanza strategica dell’Explainable AI

L’Explainable AI rappresenta oggi uno dei filoni di ricerca più strategici nel panorama dell’innovazione tecnologica. Con l’entrata in vigore dell’AI Act europeo e la crescente attenzione dei regolatori internazionali alla trasparenza algoritmica, la capacità di rendere comprensibili i sistemi di intelligenza artificiale diventa un fattore decisivo per imprese, istituzioni e cittadini.

Il contributo scientifico del professor Ferrara si inserisce pienamente in questo contesto, offrendo una visione rigorosa e accessibile delle tecniche matematiche che permettono di aprire la “scatola nera” dell’AI e di avvicinare il mondo della ricerca avanzata alle esigenze della società.

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