Notte da campioni per UniTS: tre dottorandi vincono l'hackathon nazionale della Società Italiana di Statistica

L'Università degli Studi di Trieste conquista uno dei più prestigiosi riconoscimenti nazionali nel campo della statistica grazie al successo di tre suoi dottorandi, protagonisti di una brillante affermazione alla nona edizione di Stats Under the Stars – SUS 2026, l'hackathon scientifico organizzato nell'ambito del Joint Meeting SIS-FENStatS 2026.

A salire sul gradino più alto del podio sono stati Ruben Viduli, Davide Zennaro ed Edoardo Insaghi, che hanno conquistato il premio "Overall", il riconoscimento più importante della competizione, assegnato al gruppo capace di ottenere il miglior risultato complessivo tra accuratezza delle previsioni e qualità metodologica dell'analisi sviluppata.

Una sfida nazionale tra i migliori giovani ricercatori

L'hackathon si è svolto presso la Sapienza Università di Roma, nell'ambito della 53ª Riunione Scientifica della Società Italiana di Statistica e del primo incontro delle Società di Statistica Europee.

Alla competizione hanno partecipato giovani ricercatrici e ricercatori provenienti da diversi atenei italiani, chiamati a confrontarsi con un problema reale utilizzando strumenti avanzati di analisi statistica e modellazione dei dati.

Partner dell'iniziativa è stata Anas, che ha fornito ai partecipanti un ampio database contenente le segnalazioni raccolte sulla rete stradale italiana tra il 2016 e il 2023, comprendenti incidenti, dissesti del manto stradale, buche e altre criticità comunicate dagli utenti.

Una notte di lavoro senza sosta

La prova si è svolta nell'arco di un'unica notte.

Alle 19 è stato dato il via alla competizione e i team hanno lavorato ininterrottamente fino alle 7 del mattino, elaborando strategie, costruendo modelli matematici e affinando le previsioni prima della presentazione finale dei risultati.

L'obiettivo consisteva nel prevedere con la massima precisione il numero di segnalazioni che sarebbero state registrate, strada per strada e mese per mese, nel corso del 2024 e del 2025.

Per verificare l'efficacia dei modelli elaborati, gli organizzatori hanno confrontato le previsioni con i dati reali già in possesso di Anas ma mai condivisi con i concorrenti.

La semplicità batte gli algoritmi più complessi

Il gruppo dell'Università di Trieste ha scelto di sviluppare un modello statistico specificamente progettato per l'analisi dei dati di conteggio, adattandolo alle caratteristiche del dataset attraverso un'estensione metodologica studiata dal team.

Parallelamente sono stati sperimentati anche modelli di machine learning e deep learning, ma proprio il modello statistico più essenziale si è rivelato il più performante.

Una scelta che ha premiato la capacità di individuare la metodologia più adatta al problema piuttosto che affidarsi esclusivamente ad algoritmi sempre più complessi.

Un successo costruito sulle competenze

Il premio "Overall" viene attribuito al gruppo che riesce a combinare nel modo migliore accuratezza predittiva, solidità metodologica e qualità dell'analisi tecnica.

Secondo i tre dottorandi, la competizione è stata particolarmente combattuta, con differenze tra i migliori team ridotte addirittura alla quarta e quinta cifra decimale, elemento che rende il riconoscimento ancora più significativo.

Il successo è nato anche dalla capacità di integrare competenze provenienti da percorsi differenti, tra statistica, matematica e data science, valorizzando approcci complementari nella costruzione del modello finale.

Una ricerca con ricadute concrete

Oltre al valore accademico, il lavoro sviluppato durante l'hackathon evidenzia anche le potenziali applicazioni pratiche della ricerca statistica.

Modelli predittivi di questo tipo possono infatti supportare la programmazione della manutenzione delle infrastrutture, consentendo di individuare in anticipo le aree in cui potrebbero aumentare le segnalazioni e pianificare interventi mirati.

Più in generale, strumenti di analisi avanzata basati sui dati trovano applicazione in numerosi ambiti, dalla gestione dei servizi pubblici ai processi industriali, fino alle decisioni strategiche delle amministrazioni.

Per il team dell'Università di Trieste il successo è stato accompagnato anche da un premio in denaro di 1.000 euro, ma soprattutto rappresenta un importante riconoscimento dell'eccellenza della ricerca e della formazione sviluppate dall'Ateneo giuliano nel campo della statistica e della data science.