Enrico Zio riceve il titolo di Advisory Professor della Beihang University
Il Prof. Enrico Zio, docente del Dipartimento di Energia del Politecnico di Milano e membro del Laboratorio di Analisi dei Sistemi per la valutazione di Affidabilità, Rischio e Resilienza, ha recentemente concluso un periodo di attività accademica in Cina, dove ha ricevuto importanti riconoscimenti e condiviso i risultati delle proprie ricerche con la comunità scientifica internazionale.
Durante il suo viaggio, il Prof. Zio è stato nominato Advisory Professor alla Beihang University di Pechino per il triennio 2025–2028, a dimostrazione del prestigio del Politecnico di Milano e a conferma del consolidato legame di collaborazione con il mondo accademico cinese. Da oltre vent’anni, infatti, il Prof. Zio collabora con rinomate università quali Beihang University, Harbin Engineering University, Harbin Institute of Technology, Tongji University, Tsinghua University, Wuhan University, contribuendo a ricerche per la crescita della conoscenza nel campo della sicurezza e dell’affidabilità dei sistemi complessi, della gestione del rischio e della resilienza delle infrastrutture critiche.
Nel corso della sua permanenza in Cina, il Professor Enrico Zio ha inoltre tenuto keynote lecture invitate su tematiche di “Artificial Intelligence and Machine Learning for Intelligent Maintenance” e di “Risk and Resilience Assessment and Management of Critical Infrastructures” a varie conferenze internazionali, quali:
- 16th IEEE Global Reliability & Prognostics and Health Management Conference (Xi’an, 10–12 ottobre 2025), organizzata dall’IEEE Reliability Society;
- 5th International Conference on Reliability Science and Engineering of Complex Systems (Beijing, 17–18 ottobre 2025), promossa dal Chinese Institute of Command and Control (CICC) e co-organizzata da Beihang University.
Nelle sue relazioni, il Prof. Zio ha illustrato come le tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning possano contribuire all’evoluzione della manutenzione intelligente dei sistemi industriali, migliorandone sicurezza, affidabilità ed efficienza attraverso il monitoraggio in tempo reale, la modellazione probabilistica e l’integrazione dei dati digitali, e come Metodi Avanzati di Simulazione e Ottimizzazione e Digital Twins possano integrare Intelligenza Artificiale e Machine Learning per consentire analisi più accurate di sistemi complessi per una miglior gestione del rischio e della resilienza.
La visita ha incluso anche intervista a media internazionali, quali quella pubblicata su Science and Technology Daily.
Queste attività hanno consentito al Prof. Zio di condividere sviluppi di ricerca su temi della sicurezza, dell’affidabilità e dell’analisi del rischio dei sistemi complessi, evidenziando l’impegno del LASAR³ nello sviluppare soluzioni per gestire la resilienza delle infrastrutture critiche — dall’energia nucleare e aerospaziale ai trasporti e alle smart cities. Ne emergono le grandi competenze del Dipartimento di Energia e del Politecnico di Milano, e il valore della cooperazione scientifica internazionale nel fronteggiare le sfide globali.
Un messaggio chiave che ha lasciato il Professor Enrico Zio in merito alla formazione e’ il suo convinto incoraggiamento ai giovani ricercatori di lasciarsi guidare dalla curiosità e dalla ricerca di soluzioni a problemi di reale impatto sulla Società.
