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martedì 7 Luglio 2026
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Il professor Marco Gori dell’Università di Siena insignito del Donald Hebb Award 2026

SIENA – Il professor Marco Gori, docente di Fondamenti di Informatica presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione e Scienze Matematiche dell’Università di Siena, ha ricevuto il Donald Hebb Award 2026. Il riconoscimento, conferito dalla International Neural Network Society (INNS), è stato assegnato a Maastricht tra il 21 e il 26 giugno scorsi, in occasione della World Conference on Computational Intelligence.

Il premio deve il suo nome a Donald Hebb, studioso canadese noto per le sue teorie sulla connettività neuronale e considerato una figura chiave per la neuropsicologia. Il riconoscimento viene destinato annualmente a ricercatori che si distinguono per aver sviluppato modelli computazionali ispirati al funzionamento del cervello umano, fornendo un apporto innovativo allo sviluppo delle reti neurali.

Il profilo del vincitore di quest’anno si inserisce in una lista di ricercatori che hanno segnato la storia dell’informatica, come Andrew Barto, autore di studi fondamentali per l’apprendimento delle macchine, Christoph von der Malsburg, esperto di auto-organizzazione visiva, e Sepp Hochreiter, noto per il contributo allo sviluppo delle reti neurali utilizzate per gestire sequenze di dati nel tempo.

Formatosi tra Firenze, dove ha conseguito la laurea in Ingegneria Elettronica, e Bologna, sede del suo dottorato, Gori è docente all’Università di Siena dal 1995. Nel corso della sua attività accademica ha fondato il Siena Artificial Intelligence Lab, noto come SAILAB, struttura focalizzata sulla ricerca nell’ambito dell’apprendimento automatico.

L’impegno scientifico del docente si estende anche al contesto imprenditoriale. All’inizio del 2026 ha contribuito a fondare UNaIVERSE, una startup nata come spinoff dell’ateneo senese. L’obiettivo dichiarato di questa iniziativa è cercare un’alternativa agli attuali modelli di intelligenza artificiale, spesso dipendenti da database centralizzati di grandi dimensioni e caratterizzati da un elevato dispendio energetico. Il progetto punta a realizzare una rete decentralizzata di componenti, sia umani che artificiali, operativi direttamente sui dispositivi degli utenti.

REDAZIONE

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