Topological ManifoldsMarzio De Corato
04 / Biografia

Marzio
De Corato.

Fisica computazionale · Dati · Geometria e corpo

La mia formazione unisce fisica, statistica e informatica, attraverso un percorso nel quale l’interesse per le forme si è esteso ai dati, agli algoritmi e alla teoria dell’informazione, classica e quantistica. Alla ricerca e all’insegnamento affianco lo yoga e l’arrampicata, dove la geometria diventa un’esperienza del corpo.

Docenze a contratto
Università degli Studi di Milano
Università Cattolica del Sacro Cuore

Fotografia in bianco e nero: pratica di yoga su una roccia, in un paesaggio montano.
Geometria, equilibrio, esperienza.
01 / Ricerca

Dalle strutture ai modelli

Gli studi e gli incontri che hanno orientato le mie domande scientifiche.

Laurea triennale e magistrale

Fisica, geometria e gusto estetico

Ho studiato Fisica all’Università degli Studi di Milano-Bicocca, dove ho svolto le tesi triennale e magistrale sotto la guida del professor Giorgio Benedek, affiancato nella magistrale dal professor Marco Bernasconi e dal dottor Ottorino Ori come correlatori. Dallo studio della dinamica e della termodinamica delle schwarziti, strutture di carbonio a curvatura negativa, sono arrivato a interrogarmi sul rapporto fra la disposizione dei legami atomici e le proprietà della materia, avvicinandomi alla topologia come strumento per comprendere la stabilità e le vibrazioni di questi reticoli.

Benedek mi ha trasmesso un gusto estetico per le discipline scientifiche che ha segnato profondamente il mio modo di guardarle: nelle nanostrutture di carbonio, l’eleganza delle forme diventava un invito a studiarne le ragioni fisiche, mentre una simmetria o una curvatura suggerivano relazioni da esplorare attraverso la matematica. Da quell’esperienza nasce un interesse per la geometria che continua ad accompagnarmi anche oltre la ricerca.

Dottorato · Modena

Il dottorato: leggere la materia

Il dottorato in Fisica e Nanoscienze all’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia mi ha permesso di approfondire le proprietà ottiche e vibrazionali delle nanostrutture di grafene, sotto la supervisione della professoressa Alice Ruini, con la dottoressa Deborah Prezzi come correlatrice, alla cui pazienza e cura devo molto della mia maturazione come ricercatore.

Studiare come una variazione nella forma, nei bordi o nell’accostamento di queste strutture ne modifichi le vibrazioni e la risposta alla luce ha reso più concreto il legame fra descrizione geometrica e comportamento della materia. Nel confronto con loro ho potuto sviluppare questa ricerca con il tempo e l’attenzione necessari a comprenderne le difficoltà, trovando nel rapporto umano un sostegno essenziale al lavoro scientifico.

Seconda laurea magistrale

Statistica e analisi dei dati

Dopo l’esperienza professionale nel settore optoelettronico, ho conseguito una seconda laurea magistrale in Data Science and Economics all’Università degli Studi di Milano, sotto la supervisione della professoressa Silvia Salini. La sua guida mi ha trasmesso la passione per la statistica e per l’analisi dei dati, orientandomi verso le domande che precedono la scelta di un metodo: come si raccolgono le osservazioni, quali ipotesi sostengono un’inferenza e quanto possiamo fidarci di una conclusione. Ho dedicato la tesi ai fondamenti epistemologici dell’analisi dei dati, facendo dialogare questa formazione con quella fisica.

Informatica teorica

Apprendimento e teoria dell’informazione

Nello stesso percorso, il professor Nicolò Cesa-Bianchi, correlatore della tesi insieme al professor Alfio Ferrara, mi ha accompagnato nello studio dei fondamenti statistici e algoritmici del machine learning, aiutandomi a comprendere quali ipotesi rendano possibile apprendere dai dati e quali garanzie si possano formulare sulla capacità di generalizzare oltre gli esempi osservati. La teoria dell’informazione ha arricchito questa prospettiva attraverso lo studio dell’entropia, della codifica e dei limiti della trasmissione; con lui ho affrontato anche la computabilità e la macchina di Turing, entro una riflessione più ampia sui fondamenti del calcolo.

Da questo intreccio fra fisica, statistica e apprendimento nasce il mio interesse per la teoria dell’informazione classica e quantistica, nella quale ritrovo domande su come si rappresenti la conoscenza, come si misuri l’incertezza e quali possibilità di elaborazione e comunicazione dipendano dalla natura fisica dei sistemi. È un ambito che continuo ad approfondire, cercando di comprendere tanto le relazioni fra le due descrizioni quanto ciò che rende specifica l’informazione quantistica.

Conoscenza e responsabilità

Interpretabilità e pensiero umanistico

L’incontro con il professor Alfio Ferrara ha ampliato questa riflessione verso la componente umanistica dell’intelligenza artificiale, ponendo al centro il significato della conoscenza prodotta dai sistemi e la responsabilità del loro impiego. Da lui ho ricevuto un impulso decisivo ad approfondire l’interpretabilità, perché poter esaminare come un modello giunga a una conclusione permette di discuterne le ragioni, riconoscerne i limiti e valutarne il rapporto con il problema al quale viene applicato.

Ricerca post-dottorale

Comprendere e proteggere i sistemi

Nel percorso di ricerca post-dottorale all’Università degli Studi di Milano, il professor Danilo Bruschi mi ha introdotto ai fondamenti della sicurezza informatica e dell’architettura dei sistemi, insegnandomi, e continuando a insegnarmi, quanto sia necessario comprenderne il funzionamento per riconoscere le condizioni che li rendono vulnerabili.

Mi sono così dedicato allo studio del comportamento dei programmi e delle tracce della loro esecuzione, cercando di distinguere le attività malevole, come quelle dei ransomware, attraverso modelli dei quali fosse possibile esaminare il ragionamento. La sicurezza ha dato una destinazione concreta all’interesse per l’interpretabilità maturato negli studi precedenti, richiedendo di mettere in relazione i risultati dell’analisi con ciò che accade effettivamente nel sistema. In questo periodo ho partecipato anche al progetto MUSA.

02 / Insegnamento

Domande da condividere

Docenze e collaborazioni

Ricerca e insegnamento

Insegno Informatica come docente a contratto all’Università degli Studi di Milano, nell’ambito di Matematica I e Informatica per Scienze Geologiche, e Advanced Calculus and Stochastic Processes all’Università Cattolica del Sacro Cuore; nell’anno accademico 2026/2027 partecipo inoltre alle attività didattiche di Quantum e post-quantum computing presso il Dipartimento di Informatica dell’ateneo milanese.

Nell’insegnamento, nelle collaborazioni didattiche, nella correlazione delle tesi e nell’esperienza di Uni.ON, le domande degli studenti mi portano a tornare sui passaggi che tendo a considerare acquisiti, cercando una spiegazione che renda comprensibili le idee e il percorso attraverso cui si costruiscono.

03 / Geometria e corpo

La forma nell’esperienza

Yoga, arrampicata e montagna: configurazioni da abitare, equilibri da cercare, traiettorie da percorrere.

Geometria e corpo

Le forme prendono corpo

Negli asana ritrovo la geometria nella sua realizzazione materiale, perché una forma prende consistenza attraverso gli appoggi, la distribuzione del peso e le relazioni fra le parti del corpo. Una linea, un angolo o una curva diventano qualcosa che posso conoscere dall’interno, sentendo come una variazione del gesto modifichi l’equilibrio dell’insieme. È questa possibilità di costruire le forme e di abitarle che alimenta il mio interesse per lo yoga.

Vinyasa / Yin Yoga

Il percorso nel Vinyasa

Giada Merli mi ha introdotto al Vinyasa Krama, accompagnando i primi passi nella pratica. Con Alessandra Martin, che con grande pazienza e attenzione mi ha seguito e continua ad accompagnarmi, ho scoperto negli anni la molteplicità degli asana, attraverso un apprendimento che ha trasformato il rapporto con il mio corpo. Il suo insegnamento ha un ruolo centrale tanto nel Vinyasa quanto nello Yin Yoga, dove il tempo trascorso negli asana permette di accorgersi delle sensazioni e del loro mutare; con lei ho seguito, nel 2026, un Teacher Training di 60 ore sul corpo yogico e sul sequenziamento delle pratiche.

Camilla Vigorelli ha arricchito questo percorso nel Vinyasa attraverso l’attenzione alle geometrie e al valore simbolico degli asana, aiutandomi a cogliere come la costruzione di una figura possa esprimere anche un’immagine e un significato. Con lei, lo studio delle direzioni, degli appoggi e delle proporzioni diventa un modo per entrare più a fondo nella forma che il corpo realizza.

Ashtanga Vinyasa

Ashtanga: disciplina e apprendimento

Con Alexandra Santos ho intrapreso lo studio dell’Ashtanga Vinyasa, che continuo a praticare riconoscendo nella sua disciplina un’affinità con lo studio della matematica: tornare sugli esercizi e dedicare tempo ai passaggi difficili permette di comprendere gradualmente relazioni che inizialmente sfuggono. La sua guida mi ha insegnato il valore di questa costanza, attraverso una pratica nella quale asana, respiro e direzione dello sguardo richiedono un’attenzione continua, che si educa insieme al gesto.

La ripetizione della sequenza mi richiama il pensiero di Eraclito tramandato da Plutarco:

ποταμῷ γὰρ οὐκ ἔστιν ἐμβῆναι δὶς τῷ αὐτῷ.

Non è infatti possibile immergersi due volte nello stesso fiume.

L’ordine degli asana offre un riferimento stabile, mentre il corpo e la comprensione cambiano, rendendo ogni ritorno alla pratica un’occasione per riconoscere ciò che l’esercizio ha trasformato.

Prāṇāyāma

Il respiro e la consapevolezza

Con tutte le mie maestre ho approfondito anche le pratiche di prāṇāyāma, che mi hanno reso più consapevole delle infinite particolarità del corpo umano: nel prestare attenzione al respiro ho cominciato a distinguere variazioni e sensazioni che prima attraversavano l’esperienza senza che riuscissi a riconoscerle.

Arrampicata e montagna

Appigli, equilibri e traiettorie

Nell’arrampicata indoor, che ho imparato con Luca Pani, la disposizione degli appigli invita a cercare un movimento possibile fra punti di contatto differenti, valutando dove portare il peso e come preparare il passaggio successivo. Nell’escursionismo in montagna, la lettura del terreno e il ritmo del cammino prolungano questo rapporto con lo spazio, attraverso un’attenzione che si adatta alle caratteristiche del percorso.

Esperienza e conoscenza

Attenzione e interpretazione

L’attenzione alle emozioni e alle aspettative mi aiuta a distinguere ciò che provo dall’immagine stabile che tendo a costruire di me, un esercizio al quale associo il significato personale della deidentificazione. Osservare quanto le attese possano orientare la percezione alimenta anche la mia curiosità per il giudizio e l’interpretazione; considero queste esperienze occasioni di riflessione personale, la cui natura resta distinta dalla verifica scientifica, fondata su ipotesi esplicite, procedure condivisibili e riscontri indipendenti.

Viaggi ed escursioni ↗
04 / Percorso accademico

Formazione e attività

Formazione · studi e titoli
Settembre 2019 – ottobre 2022

M.Sc. in Data Science and Economics

Università degli Studi di Milano

Tesi: Epistemological foundations of data analysis: A combined study through statistics, computer science and physics. Relatrice: prof.ssa Silvia Salini. Correlatori: prof. Nicolò Cesa-Bianchi e prof. Alfio Ferrara. Votazione: 110/110 e lode.

Gennaio 2013 – dicembre 2016

Ph.D. in Physics and Nanoscience

Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Tesi: Vibrational and optical fingerprints in graphene-based nanostructures. Supervisora: prof.ssa Alice Ruini. Correlatrice: dott.ssa Deborah Prezzi.

Novembre 2009 – marzo 2012

M.Sc. in Physics

Università degli Studi di Milano-Bicocca

Tesi: Topological versus physical and chemical properties of carbon nanostructures. Relatore: prof. Giorgio Benedek. Correlatori: prof. Marco Bernasconi e dott. Ottorino Ori. Votazione: 110/110 e lode.

Ottobre 2005 – luglio 2009

B.Sc. in Physics

Università degli Studi di Milano-Bicocca

Tesi: Dinamica e termodinamica delle schwarziti di carbonio. Relatore: prof. Giorgio Benedek.

Esperienza · ricerca e professione
2025–2026

Incaricato di ricerca (Postdoc)

Università degli Studi di Milano · Dipartimento di Informatica “Giovanni Degli Antoni”

Aprile 2025 – marzo 2026.

2023–2025

Rappresentante dei postdoc

Università degli Studi di Milano · Dipartimento di Informatica

Settembre 2023 – 2025.

2022–2025

Assegnista di ricerca (Assegno di ricerca B)

Università degli Studi di Milano · Dipartimento di Informatica

Ricerca in cybersecurity, machine learning e Big Data. Supervisore: Prof. Danilo Bruschi.

2024–2026

Docente – progetto Uni.ON

Fondazione Don Gino Rigoldi · UniCredit Foundation

Matematica, fisica, chimica e biologia; a.a. 2024/25 e 2025/26.

2021–2022

Junior Data Scientist – Data Science 4Citizens

Liceo Scientifico Respighi · Piacenza

Introduzione all’analisi di serie temporali climatiche con R.

2020–2021

Data Science Assistant

Università degli Studi di Milano

Serie temporali COVID-19, valutazione delle previsioni e migrazione di codice MATLAB in Python.

2016–2019

Engineer Sales

Hamamatsu Photonics Italia

Dispositivi optoelettronici.

2012–2013

Research Fellow

CNR–NANO, Modena

Proprietà ottiche delle nanostrutture di carbonio.

Insegnamenti e collaborazioni didattiche
Dal 2025/2026 · in corso

Informatica — Matematica I e Informatica

Università degli Studi di Milano · Scienze Geologiche

Docenza a contratto in Scienze Geologiche; attività in corso anche nell’a.a. 2026/2027.

Dal 2024/2025 · in corso

Advanced Calculus and Stochastic Processes

Università Cattolica del Sacro Cuore · Actuarial sciences, risk and data analysis

Docenza a contratto; attività in corso anche nell’a.a. 2026/2027.

A.A. 2026/2027

Quantum e post-quantum computing

Università degli Studi di Milano · Dipartimento di Informatica «Giovanni Degli Antoni»

Attività didattica e materiali del corso. Responsabile dell’insegnamento: Danilo Bruschi.

2023–2025

Attività di supporto alla didattica

Università degli Studi di Milano

Statistica, Matematica, Teoria statistica, Metodi matematici per la finanza.

2013

Assistenza alla didattica in Fisica

Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Fisica generale e Meccanica quantistica.

Interessi scientifici
Cybersecurity: analisi delle minacce, malware e ransomwareIntelligenza artificiale e Explainable AI (XAI)Modelli statistici, analisi dei dati e metodi probabilisticiTeoria dell’informazione classica e quantistica: entropia, codifica e comunicazioneCalcolo quantistico e algoritmiModellistica matematica per la finanzaArchitettura dei sistemi e progettazione didatticaEpistemologia: dati, modelli, spiegazione e conoscenza scientifica
Progetti e tesi

MUSA — Multilayered Urban Sustainability Action (PNRR – UE)

  • 2025 / CorrelazioneRilevamento di ransomware usando intelligenza artificiale spiegabile: analisi di caratteristiche di basso livello
  • 2025 / CorrelazioneMalware detection tramite Explainable Artificial Intelligence: analisi delle feature di sistema low-level
  • 2025 / CorrelazioneDinamiche e invarianti linguistici nei testi: un’analisi dell’evoluzione semantica con Word2Vec, grafi e indici topologici
  • 2024 / CorrelazioneStudio e analisi sul ruolo dell’intelligenza artificiale nella creazione e analisi dei malware
  • 2024 / CorrelazioneStudi e analisi di tecniche IA generativa per malware detection
Conferenze · interventi selezionati
2026

Estimating Shortcut Learning and Inductive Bias in Multi-View Behavioural Trace Classification

ANNPR 2026 · Milano, ottobre 2026

2026

From Data to Insights — The Explainability–Predictability Trade-Off

IFCS 2026 · Invited Talk, Milano, luglio 2026

2025

Detection via Library Calls using Markov Random Fields: A XAI-Driven Approach to Cybersecurity

Statistics and Data Science Conference · Milano, aprile 2025

2024

Hazardous Asteroids Forecast via Markov Random Fields

110° Congresso Nazionale della Società Italiana di Fisica · Bologna

2023

Interpretability of Machine Learning Algorithms: How These Techniques Can Correctly Guess the Physical Laws?

Statistics and Data Science Conference · Invited talk, Pavia

Metodi e competenze
Analisi statisticaMachine learningEconometriaAnalisi bayesianaModellistica probabilisticaText miningFisica dello stato solidoCalcoli ab initioCybersecurity

Linguaggi di programmazione

PythonRC++JavaFortran

Lingue: Italiano · Inglese.

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Teoria dei grafi e cyber-attacchi

Nodo non colpitoNodo compromesso

Quando dispositivi, servizi e identità vengono descritti attraverso le relazioni che li collegano, la sicurezza di un sistema può essere studiata come un problema di struttura, nel quale conta sia la presenza di una vulnerabilità sia il percorso attraverso cui quella debolezza potrebbe rendere raggiungibili altre risorse.

Dalle connessioni ai percorsi d’attacco

Un grafo G = (V, E) raccoglie un insieme di vertici V e un insieme di archi E: in una rappresentazione della rete, i vertici possono corrispondere a dispositivi o servizi, mentre gli archi descrivono connessioni, dipendenze o relazioni di fiducia. Un grafo d’attacco introduce invece condizioni, azioni o stati del sistema, secondo il modello adottato, per esaminare come più passaggi possano concatenarsi fino a una compromissione.

G = (V, E)

La somiglianza con una diffusione epidemica aiuta a seguire il passaggio da un nodo agli altri, purché si tenga conto delle condizioni che permettono ciascuna transizione: credenziali, autorizzazioni, vulnerabilità e configurazioni determinano quali percorsi siano effettivamente praticabili, mentre la sola esistenza di un collegamento descrive una possibilità di comunicazione.

Come orientare la difesa

L’analisi dei cammini permette di riconoscere quali risorse potrebbero essere raggiunte da un punto iniziale e quali connessioni costituiscano passaggi decisivi; confrontando il grafo prima e dopo una modifica, si può studiare come la segmentazione della rete, la riduzione dei privilegi o la correzione di una vulnerabilità interrompano determinate sequenze. L’importanza di un nodo dipende dal suo ruolo e dal contesto, per cui il numero di collegamenti, considerato da solo, offre una descrizione parziale del rischio.

Il significato della figura

I nodi rossi, contrassegnati da una croce, indicano i sistemi colpiti nello scenario rappresentato; quelli verdi restano estranei alla compromissione, mentre gli impulsi chiari seguono i percorsi della propagazione. La mappa fornisce una disposizione geografica convenzionale a una rete illustrativa, le cui connessioni e i cui tempi sono costruiti per rendere leggibile il fenomeno: la figura non mostra attacchi osservati e non stima probabilità di compromissione.

Esplora il modello

Il modello si carica all’apertura.

Trascina o usa le frecce per orientare; + e − regolano lo zoom. Per lo zoom con la rotella tieni premuto Ctrl o ⌘. Esc chiude la finestra.

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Preferenze dell’interfaccia

Il suono resta facoltativo e si controlla dall’altoparlante in alto. La colonna sonora dispone di un lettore separato qui sotto.

Ingresso nelle schede, clic e cambi di pagina hanno accenti morbidi; lo scorrimento resta silenzioso.

Colonna sonora originale · 4:30

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La composizione ↗
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Formule scientifiche

Relazioni, ipotesi e riferimenti di studio. Non sono risultati sperimentali della ricerca dell’autore.

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