Riccardo Zecchina
Riccardo Zecchina (* 6. Mai 1963) ist ein italienischer theoretischer Physiker und Informatiker.
Zecchina studierte am Polytechnikum in Turin mit dem Laurea-Abschluss 1988 und wurde 1993 an der Universität Turin promoviert. Er seit 1997 fest angestellt in der Festkörperphysik-Gruppe am International Center for Theoretical Physics (ICTP) in Triest, wo er ab 2001 die Gruppe Statistische Physik und interdisziplinäre Anwendungen leitete, und ist seit 2007 Professor am Polytechnikum Turin.
Zuerst 2007 und später mehrmals war er Gastwissenschaftler bei Microsoft Research (im Hauptquartier in Redmond und in England). 2001/02 und 2003/04 war er Gastwissenschaftler des CNRS an der Universität Paris-Süd.
Er befasst sich mit statistischer Physik (komplexe und ungeordnete Systeme, Kugelpackungen), Neuroinformatik und Neurowissenschaften, Bioinformatik (Proteinstruktur, Genetik), inversen dynamischen Problemen, Optimierungsproblemen (stochastische Optimierung, verteilte Algorithmen, Constraint Satisfaction), Informationstheorie, Maschinenlernen und spieltheoretischen Modellen von Agenten-Wechselwirkung. Er befasst sich insbesondere der Anwendung von Methoden der statistischen Physik auf Algorithmen, unter anderem mit der Entwicklung verteilter Algorithmen für große Optimisierungsprobleme. In jüngster Zeit befasste er sich besonders mit probabilistischen Sampling Techniken und Message Passing Algorithmen.
2011 erhielt er einen ERC Advanced Grant für Optimization and inference algorithms from the theory of disordered systems. 2016 erhielt er den Lars-Onsager-Preis[1] für wegweisende Arbeiten zur Anwendung von Ideen aus der Theorie der Spingläser auf rechnergestützte Probleme, die sowohl zu neuen Klassen von effizienten Algorithmen als auch zu neuen Perspektiven in der Struktur und Komplexität von Phasenübergängen führten.[2]
Er leitet die Gruppe für statistische Inferenz der Human Genetics Foundation und ist Fellow des Collegio Carlo Alberto.
Er ist verheiratet und hat vier Kinder.
Einzelnachweise
- Lars-Onsager-Preis, 2016, APS
- Offizielle Laudatio: For Groundbreaking work applying spin glass ideas to ensembles of computational problems, yielding both new classes of efficient algorithms and new perspectives on phase transition in their structure and complexity.