Persona
GINELLI FRANCESCO GIULIO
Docenti di ruolo di IIa fascia
Course Catalogue:
Comunicazioni
Descrizione
Francesco Ginelli è Professore Associato di Fisica Teorica presso l’Università degli Studi dell’Insubria. La sua ricerca riguarda la fisica statistica, la materia attiva, il comportamento collettivo, la dinamica non lineare e la fisica statistica del deep learning. È autore di circa 60 pubblicazioni scientifiche peer-reviewed, Associate Editor del Journal of Statistical Physics e direttore della scuola internazionale Statistical Physics of Deep Learning.
Cv Allegato
Ginelli_CV-2026.pdf (CV completo)
Descrizione
Francesco Ginelli è Professore Associato di Fisica Teorica presso l’Università degli Studi dell’Insubria. Laureato in Fisica all’Università di Milano nel 1998, ha conseguito il dottorato in Fisica all’Università di Firenze nel 2002. Ha svolto attività di ricerca presso l’Istituto Nazionale di Ottica, l’Universität Würzburg, il Centre d’Études de Saclay, l’Institut des Systèmes Complexes di Parigi, il CNR e la University of Aberdeen, dove ha ricoperto i ruoli di Lecturer, Senior Lecturer e Reader. Dal 2019 è Professore Associato all’Università dell’Insubria.
La sua attività scientifica riguarda la fisica statistica, la dinamica non lineare e i sistemi complessi, con particolare attenzione alla materia attiva, al flocking, al comportamento collettivo animale, alle transizioni di fase fuori equilibrio, alla teoria del caos, ai vettori covarianti di Lyapunov e alla fisica statistica del deep learning. Ha contribuito allo studio degli effetti del confinamento e delle perturbazioni esterne nei sistemi attivi e all’analisi quantitativa di stormi e greggi.
È autore di circa 60 pubblicazioni scientifiche su riviste peer-reviewed, con circa 6.500 citazioni e indice h pari a 33 secondo Google Scholar. Tra i suoi lavori più rappresentativi figurano contributi pubblicati su Nature Machine Intelligence, Nature Physics, PNAS, Physical Review Letters e Journal of Physics A.
Ha coordinato o partecipato a diversi progetti competitivi nazionali e internazionali, tra cui un EPSRC First Grant, una Marie Curie Career Integration Grant, un European Joint Doctorate Marie Curie e un progetto PRIN 2020. E' responsabile locale per il nodo di Milano dell'iniziativa specifica INFN Dynsysmath. È Associate Editor del Journal of Statistical Physics e direttore della scuola di dottorato internazionale “Statistical Physics of Deep Learning”, organizzata con cadenza biennale presso la Lake Como School of Advanced Studies.
La sua attività scientifica riguarda la fisica statistica, la dinamica non lineare e i sistemi complessi, con particolare attenzione alla materia attiva, al flocking, al comportamento collettivo animale, alle transizioni di fase fuori equilibrio, alla teoria del caos, ai vettori covarianti di Lyapunov e alla fisica statistica del deep learning. Ha contribuito allo studio degli effetti del confinamento e delle perturbazioni esterne nei sistemi attivi e all’analisi quantitativa di stormi e greggi.
È autore di circa 60 pubblicazioni scientifiche su riviste peer-reviewed, con circa 6.500 citazioni e indice h pari a 33 secondo Google Scholar. Tra i suoi lavori più rappresentativi figurano contributi pubblicati su Nature Machine Intelligence, Nature Physics, PNAS, Physical Review Letters e Journal of Physics A.
Ha coordinato o partecipato a diversi progetti competitivi nazionali e internazionali, tra cui un EPSRC First Grant, una Marie Curie Career Integration Grant, un European Joint Doctorate Marie Curie e un progetto PRIN 2020. E' responsabile locale per il nodo di Milano dell'iniziativa specifica INFN Dynsysmath. È Associate Editor del Journal of Statistical Physics e direttore della scuola di dottorato internazionale “Statistical Physics of Deep Learning”, organizzata con cadenza biennale presso la Lake Como School of Advanced Studies.
Settori (5)
Parole chiave (6)
Machine learning
STATISTICAL MECHANICS
active matter
chaos and dynamical systems
complex systems in mathematics, physics, chemistry and the natural, economic and social sciences
statistical physics of condensed matter
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Descrizione linee ricerca (2)
Fisica Statistica del Deep Learning:
Questa linea di ricerca è dedicata allo studio e all’interpretabilità di sistemi di intelligenza artificiale, in particolare delle reti neurali profonde, mediante l’impiego di strumenti e metodologie della meccanica statistica, della teoria dei sistemi disordinati e della dinamica fuori equilibrio. L’apprendimento automatico è analizzato come un processo collettivo emergente in spazi di parametri ad altissima dimensionalità, con l’obiettivo di caratterizzarne le proprietà strutturali e dinamiche e di chiarire i meccanismi alla base delle capacità di generalizzazione.
Fisica Statistica della materia attiva:
Questa linea di ricerca è dedicata allo studio delle proprietà emergenti in sistemi di materia attiva, con particolare riferimento alle proprieta’ emergenti in sistemi caratterizzati da una rottura spontanea di simmetria quali il flocking. Particolare attenzione è rivolta agli effetti del confinamento geometrico e di perturbazioni esterne sull’organizzazione spaziale e dinamica del sistema.
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Pubblicazioni (58)
Partecipazioni scientifiche
fs2 – Socio/a effettivo o corrispondente
- SIFS -- Societa' Italiana di Fisica Statistica (Italia)
(2020 - )
2020
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Comitati editoriali
Associate Editor di rivista o collana editoriale - JOURNAL OF STATISTICAL PHYSICS - ISSN: 0022-4715 - Plenum Press:Book Customer Service, 233 Spring Street:New York, NY 10013:(212)620-8471, (212)620-8000, EMAIL: info@plenum.com, INTERNET: http://www.plenum.com, Fax: (212)807-1047 (2018 - )
2018
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Ricerca e didattica presso enti (2)
Incarico svolto presso: Consiglio Nazionale delle Ricerche - Ricercatore/Ricercatrice a t.d. presso Ente di ric.
(16/05/2011 - 16/05/2012)20110516
Ricerca con un contratto CDD presso l'Institut des Systèmes Complexes Paris-Ile-de-France (CNRS) presso: - Ricercatore/Ricercatrice a t.d. presso Ente di ric.
(01/11/2007 - 31/10/2010)20071101
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Congressi
Program committee (membro del comitato scientifico) - StatPhys29 (13/07/2025 - 18/07/2025) 20250713
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Network di ricerca (3)
Response, control and learning: building new manipulation strategies in living and engineered active matter
- Responsabile locale di nodo per PRIN 2020
(01/07/2022 - 28/02/2025)20220701
DYNSYSMATH
- Iniziativa specifica INFN, cordinatore locale per la sezione di MIlano
(01/01/2020 - )20200101
Complex Oscillatory Systems: Modeling and analysis (COSMOS)
- Marie Sklodowoska-Curie European Joint Doctorate (EJD): Finanziamento totale Eur 3.878.423. Mio nodo (University of Aberdeen): Eur 819.864
(01/01/2015 - 31/12/2018)20150101
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Collegi di dottorato (7)
Università degli Studi INSUBRIA Varese-Como -
FISICA E ASTROFISICA-2025
(ciclo: 41 - Anno: 2025
2025
)
Università degli Studi INSUBRIA Varese-Como -
FISICA E ASTROFISICA-2024
(ciclo: 40 - Anno: 2024
2024
)
Università degli Studi INSUBRIA Varese-Como -
FISICA E ASTROFISICA-2023
(ciclo: 39 - Anno: 2023
2023
)
Università degli Studi INSUBRIA Varese-Como -
FISICA E ASTROFISICA-2022
(ciclo: 38 - Anno: 2022
2022
)
Università degli Studi INSUBRIA Varese-Como -
FISICA E ASTROFISICA-2021
(ciclo: 37 - Anno: 2021
2021
)
Università degli Studi INSUBRIA Varese-Como -
FISICA E ASTROFISICA-2020
(ciclo: 36 - Anno: 2020
2020
)
Università degli Studi INSUBRIA Varese-Como -
FISICA E ASTROFISICA-2019
(ciclo: 35 - Anno: 2019
2019
)
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Tutoraggio (5)
tutorship -
Assegnisti/e
- ARIOSTO SEBASTIANO
tutorship -
Dottorandi/e
- BRAMBATI MARTINO
tutorship -
Dottorandi/e
- FAVA GIUSEPPE
tutorship -
Assegnisti/e
- LENZINI LEONARDO
tutorship -
Dottorandi/e
- ARIOSTO SEBASTIANO
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Insegnamenti offerta formativa corrente (2)
10 CFU
80 ore
SCC0599 - FISICA DELLA MATERIA CON ESERCITAZIONI MOD.1: FISICA ATOMICA
Primo Semestre (24/09/2026 - 18/01/2027)
- 2026
5 CFU
40 ore
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