Intervista a Mario Benini, giovane ricercatore e specialista in ottimizzazione combinatoria e pianificazione sostenibile
Mario Benini è un giovane ricercatore dell’Università di Siena, dove si occupa di ottimizzazione combinatoria e ricerca operativa. Dopo la laurea magistrale in Ingegneria Gestionale nel 2018 e il dottorato in Information Engineering and Science – Decision Support Methods for Management, conseguito nel 2022, ha lavorato su temi di grande attualità: dalla pianificazione agricola sostenibile alla logistica sanitaria, fino alla valutazione dell’affidabilità nei processi produttivi. Fa parte del progetto PNRR “Tuscany Health Ecosystem”, che punta a innovare il sistema sanitario toscano. Il suo lavoro è un esempio concreto di come la matematica possa essere uno strumento potente per affrontare le sfide del presente. Lo abbiamo intervistato per parlare di scienza, giovani e futuro.
Come nasce il tuo interesse per matematica e algoritmi? C’è stato un momento in cui hai capito che la tua strada era la ricerca?
“È tutto abbastanza frutto del “caso”. Finita la scuola, non avevo le idee molto chiare sul da farsi. Inoltre, al tempo facevo vela ad alto livello, ed ero sempre in viaggio per regate o allenamenti. Quindi, intanto decisi di mantenere Siena come base, per non complicarmi ulteriormente la vita. Poi, scelsi Ingegneria, non tanto per passione verso la matematica, ma un po’ a caso, e allora tanto valeva scegliere una delle facoltà che apre più porte dopo la laurea. Scelsi l’indirizzo gestionale perché ritengo dia una visione di più ampio respiro rispetto ad altri (Ingegneria informatica, dell’automazione, meccanica, etc). Durante gli studi mi sono imbattuto in alcuni esami che mi hanno molto incuriosito, su metodi e algoritmi di ottimizzazione. Insomma, ho spesso preso decisioni “a caso” nella vita, e poi mi trovo questi corsi che insegnano metodi e algoritmi matematici che aiutano a prendere decisioni… fantastico! Ho svolto la tesi magistrale su questi temi, ed è sfociata in una prima pubblicazione scientifica. Poi ho vinto la borsa di dottorato per continuare a fare ricerca su questi argomenti, e alle fine eccomi qui”.
Quali difficoltà hai incontrato nel tuo percorso da giovane ricercatore? E cosa ti ha aiutato a superarle?
“È un mondo in cui non esistono percorsi predefiniti. All’inizio non è sempre chiaro dove investire le proprie energie. In questo mi ha aiutato avere accanto persone di esperienza come il mio tutor di dottorato, il Prof. Paolo Detti, ma anche il Prof. Alessandro Agnetis e altri, che mi hanno coinvolto in molti progetti interessanti. E poi, la ricerca che facciamo può avere un impatto concreto nel risolvere problemi reali, e questo è bel fattore motivazionale”.
In parole semplici, cos’è l’ottimizzazione combinatoria? E perché è così importante nei contesti in cui lavori?
“Se dovessi spiegarlo a mia nonna, direi così: immagina di andare al mercato a comprare 5 prodotti diversi, e ci sono 6 bancarelle che li vendono. Ogni bancarella ha prezzi diversi e si trova in un punto diverso del mercato. Vorresti spendere il meno possibile e camminare il meno possibile. Ora, se per ogni prodotto puoi scegliere tra 6 bancarelle, ci sono quasi 8000 possibilità di scelta su dove comprarli tutti. E se aggiungi anche tutte le possibili sequenze in cui visitare le bancarelle, il numero di possibilità supera i 2 milioni. Come fai a capire qual è la scelta migliore senza impazzire? L’ottimizzazione combinatoria serve proprio a questo: a trovare la soluzione migliore, rispettando tutti i vincoli, senza dover provare tutte le possibilità “a mano”. È un settore della matematica applicata, e nello specifico della Ricerca Operativa, fondamentale in contesti come la gestione di sistemi manifatturieri o la logistica, perché consente di prendere decisioni ottimali anche quando il numero di alternative è enorme, facendo risparmiare tempo, denaro e risorse”.
Hai lavorato anche su modelli per la pianificazione agricola sostenibile. In che modo l’agricoltura può trarre beneficio dalla ricerca operativa?
“Immagina di essere alla guida di un’azienda agricola e di dover decidere cosa piantare, dove e quando, tenendo conto del clima, della disponibilità d’acqua, dei costi, dei macchinari, delle caratteristiche del terreno, eccetera. Ora immagina anche che l’Unione Europea ti dica: “Se rispetti certe pratiche sostenibili, riceverai un premio economico”. Ma quelle stesse pratiche, da sole, potrebbero andare contro i tuoi interessi produttivi. Come fai a capire qual è la scelta migliore, sia da un punto di vista strategico che operativo? Ti assicuro che non è affatto banale! Ecco, la ricerca operativa ci fornisce strumenti matematici per rappresentare queste situazioni complesse e, attraverso algoritmi di supporto alle decisioni, identificare le scelte più vantaggiose in base ai tuoi obiettivi, che siano economici, ambientali o normativi”.
“Abbiamo pubblicato – continua a spiegare Mario – diversi articoli sulla pianificazione ottimale delle rotazioni colturali tenendo conto delle norme di sostenibilità ambientale, e di recente abbiamo ottenuto il brevetto per un sistema di pianificazione colturale. È un ambito veramente interessante e attuale, e l’impatto potenziale dell’uso di questi metodi è enorme, sia a livello economico che ambientale. Ovviamente ci sono molti altri problemi in agricoltura che possiamo affrontare con questi metodi, come l’allocazione ottimale delle risorse idriche, la gestione degli investimenti, l’ottimizzazione delle rotte per trattamenti o concimazioni. Applicando tecniche avanzate di ottimizzazione, possiamo supportare decisioni che bilanciano in modo intelligente redditività, produttività e sostenibilità. Questi approcci sono sempre più cruciali nell’agricoltura moderna, dove imprese e decisori devono affrontare sfide complesse legate al cambiamento climatico, alla scarsità di risorse e all’evoluzione delle politiche europee per una transizione ecologica quanto più reale e concreta”.
C’è un aspetto che ti ha colpito particolarmente in quel lavoro? Qualcosa che ti ha fatto vedere l’agricoltura con occhi nuovi?
“Mi ha colpito il fatto che praticamente nessuna azienda o stakeholder nel settore dell’agricoltura si avvalga di modelli e algoritmi di supporto alle decisioni. La complessità delle decisioni che devono prendere è decisamente sottovalutata ed è notevole che gestiscano questa complessità “a mano”, spesso anche in modo efficiente. L’introduzione di metodi di supporto alle decisioni potrebbe semplificare e automatizzare molto il lavoro, portando anche a miglioramenti rilevanti nelle prestazioni aziendali”.
Nel progetto “THE – Tuscany Health Ecosystem” qual è il tuo contributo? In che modo la tua ricerca incide sulla sanità pubblica?
“Il progetto THE è uno degli undici ecosistemi dell’innovazione finanziati dal PNRR, con l’obiettivo di trasformare la Toscana in un polo d’eccellenza per la salute. Coinvolge le principali università e centri di ricerca regionali e punta a sviluppare tecnologie innovative per il benessere, organizzandosi in dieci aree tematiche (“Spoke”), ognuna focalizzata su diversi ambiti. Nello specifico, insieme al Prof. Paolo Detti, mi occupo dell’ottimizzazione dei trasporti sanitari d’urgenza gestiti dall’AUSL Toscana Sud-Est. Si tratta di un sistema estremamente complesso, in cui ogni giorno l’AUSL deve assegnare centinaia di richieste di trasporto a decine di associazioni di volontariato presenti sul territorio: dimissioni ospedaliere, trasferimenti tra strutture, trasporti per dialisi e altri servizi sanitari. A loro volta, le associazioni devono decidere quali richieste accettare e come organizzarle nel modo più efficiente possibile, ottimizzando i percorsi dei propri veicoli. Coordinare tutto questo in modo efficace è una sfida significativa”.
“Abbiamo sviluppato – aggiunge Benini – un algoritmo capace di automatizzare l’intero processo: dall’assegnazione delle richieste all’instradamento ottimale dei mezzi. L’obiettivo è duplice: ridurre al minimo i costi e gli sforzi organizzativi per l’AUSL e le associazioni, e al tempo stesso migliorare la qualità del servizio offerto ai pazienti. I primi risultati sperimentali sono molto promettenti. È un progetto con un forte potenziale di impatto, che potrebbe rivoluzionare la gestione dei trasporti sanitari nel territorio e, in prospettiva, essere esteso anche ad altre realtà oltre l’AUSL Toscana Sud-Est”.
Guardando al tuo percorso, quali conoscenze ritieni oggi fondamentali per chi vuole lavorare tra scienza e tecnologia?
“Più che conoscenze, direi che serve un mindset scientifico. Bisogna saper affrontare problemi anche grandi scomponendoli in tanti problemi più piccoli, capire le implicazioni tra i vari elementi di questi problemi e intuirne di nuove, senza mai perdere la visione d’insieme. Probabilmente è una cosa in parte anche innata, ma l’Università in questo aiuta. Facoltà come Ingegneria, Matematica, Fisica permettono sicuramente di costruire un mindset di questo tipo. Per me è più importante questo di tutte le conoscenze specifiche che si imparano all’Università (che per il 90% vengono poi dimenticate). L’impostazione mentale rimane, e permette di studiare e affrontare “con serenità” problemi sempre nuovi nel lavoro di tutti i giorni. Poi, se proprio devo citare alcune competenze più specifiche, direi matematica e programmazione!”
Cosa ti aspetti dai prossimi anni? Hai già in mente una sfida o un ambito su cui ti piacerebbe concentrarti?
“Domanda difficile, probabilmente mi piacerebbe sviluppare un algoritmo che mi aiuti a prendere questo tipo di decisioni! A parte gli scherzi, mi piacerebbe buttarmi nell’intersezione che c’è tra ottimizzazione e machine learning/AI, per risolvere i cosiddetti “real-world problems” con approcci più olistici”.
Che consiglio daresti a un giovane che vuole intraprendere una carriera scientifica come la tua?
“Direi: 1. “Iscriviti a ingegneria/matematica/fisica”. 2. “Studia cercando di capire le cose, e il meno possibile cercando solo di memorizzare”. 3. “Chiedi ai prof. articoli scientifici attuali, anche solo da sfogliare senza capire niente, ma per avere almeno un’idea di cosa viene realmente fatto là fuori”. 4. “Buttati sull’ambito che più ti ha interessato durante gli studi”. 5. “Continua a studiare e informarti sempre, perché scienza e tecnologia sono più veloci di te”.
Infine: c’è un principio o una motivazione personale che ti guida nel lavoro di ogni giorno?
“Mi piace fare bene quello che faccio, a prescindere da cosa sia”.
