Ciao, mi chiamo Elisa Scocchi, sono di Verona, ho 22 anni e ho appena terminato il mio percorso di studi di laurea triennale in bioinformatica alla UNIVR, l’Università degli Studi di Verona. Ho sempre basato la mia carriera scolastica, fin dalle superiori, su materie scientifiche. Ho infatti frequentato il liceo scientifico e poi ho deciso di buttarmi in un mondo del tutto nuovo per me che è quello dell’informatica, con cui al liceo non avevo mai avuto a che fare. Ho voluto mettermi alla prova, lanciare una sfida a me stessa che alla fine mi è piaciuta e mi ha appassionato talmente tanto che adesso mi sono iscritta anche alla magistrale in bioinformatica con specializzazione in informatica.

Non tutti sanno nello specifico cosa sia la bioinformatica, infatti in molti me lo chiedono. Per chiarirlo in parole semplici potremmo dire che la bioinformatica è informatica medica. L’idea che sta alla sua base è quella di lavorare nell’ambito dell’informatica ma applicata alla medicina e alla biologia, come per esempio potrebbe essere creare dei software per aziende ospedaliere usati a scopo medico. Ciò significa che un bioinformatico è un informatico a tutti gli effetti ma con una conoscenza di base in più sulla materia biologica e scientifica ed è proprio da questo che è nata l’idea con cui poi ho avuto l’opportunità di collaborare con CWS.

In realtà non è stato nulla di programmato, mi sono buttata. Fin da piccola ho sempre avuto la passione per il computer, forse anche grazie a mio zio che lavora nel campo dell’informatica e quindi ogni tanto mi divertivo a guardarlo lavorare. Diciamo che ho voluto provarci con l’idea poi di cambiare nel caso in cui non mi fosse piaciuto. Invece, già dopo il primo mese di università, ma soprattutto dopo aver dato il mio primo esame di informatica, ho capito che faceva proprio per me. Quell’esame è stato uno dei primi che ho sostenuto ed è andato molto bene, quindi ho avuto subito la prova che avrei dovuto proseguire in quella direzione. Ho così concluso il percorso di laurea triennale con ottimi risultati e perfettamente nei tempi, sebbene quando mi sono iscritta non sapessi neanche cosa fosse un linguaggio di programmazione.

Insomma, non è stata una scelta pensata: ero curiosa, mi sono lanciata, mi è piaciuto e adesso posso dire di avercela fatta.

Devo ammettere che l’idea mi spaventava parecchio. Avevo paura di non essere all’altezza, perché comunque pur trattandosi di un tirocinio curricolare e non di un vero e proprio lavoro, avrei dovuto in ogni caso fare bella figura e soprattutto avrei dovuto dimostrare di conoscere la materia. Io stavo, e sto, studiando bioinformatica, non informatica pura, quindi temevo di avere delle lacune. Inoltre, non avevo mai avuto nessuna esperienza in campo informatico prima di giugno, mese in cui ho iniziato il tirocinio; si trattava quindi di mettere in pratica per la prima volta tutte le conoscenze teoriche acquisite all’università. E vi assicuro che c’è una bella differenza tra studiare una materia a livello teorico e metterla in pratica nel concreto.

Paura iniziale a parte, facendo questo tirocinio speravo di riuscire a capire se in futuro avrei potuto lavorare in un’azienda, se mi sarebbe piaciuto questo mondo e se quello dell’informatica avrebbe potuto essere il mio settore. Questa era la mia aspettativa più grande. Il tirocinio in azienda è stata una mia scelta, non è stato nulla di obbligatorio: avevo 12 crediti universitari, circa 300 ore, da usare come preferivo e io, al posto di optare per esami extra, ho optato per l’opportunità concreta di tirocinio curricolare in azienda proprio per capire se fosse il mio campo.

Ovviamente speravo di giungere al termine di quest’esperienza con un esito positivo, come poi è stato, e ottenere quindi una conferma di quello che già sapevo.

Per quanto riguarda la mia paura iniziale, appena ho conosciuto il mio prezioso tutor in questo percorso, sviluppatore e componente del team IoT & Mobile di CWS, è riuscito subito a tranquillizzarmi e già dal primo incontro ho potuto iniziare a lavorare molto bene con tutta la serenità necessaria e senza ansie inutili. Lo ringrazio per la pazienza, la totale disponibilità e perché fin dal primo momento mi ha fatta sentire accolta e parte del gruppo.

Quando ho deciso di intraprendere la strada del tirocinio curricolare, avendo molti crediti da sfruttare, ho deciso fin da subito di svolgerlo con l’idea di utilizzarlo per la stesura della mia tesi di laurea triennale. Ho così avuto l’opportunità di portare in discussione un lavoro concreto e non un progetto astratto come spesso, per ovvi motivi, succede. La tesi ha infatti riscosso molto successo e il progetto trattato al suo interno è talmente corposo e approfondito che il mio relatore ha addirittura sottolineato che avrebbe potuto essere una tesi di laurea magistrale più che triennale. Ma passiamo ai dettagli del progetto.

L’idea su cui si è basato lo svolgimento del mio tirocinio è stata quella di affidarmi e farmi sviluppare un progetto di ricerca, seguendo passo a passo ogni suo step, con l’obiettivo di farmi entrare nell’ottica di un’applicazione pratica inerente al settore informatico. Il tutto facendomi anche vivere il contesto reale di vita aziendale, seppur da remoto a causa della situazione pandemica.

Il progetto scelto per me dal team Data Management di CWS Digital Solutions, team nel quale sono stata inserita per la durata del tirocinio e con cui ha collaborato il tutor che mi è stato messo a disposizione, rientra nello specifico nel campo dell’Intelligenza Artificiale e mi ha richiesto circa tre mesi di tempo per realizzarlo (da giugno ad agosto). Possiamo dire che il core di questo progetto si trovi nell’unione tra tecnologia e medicina a favore della cura di persone affette da un determinato tipo di patologia, ovvero il morbo di Parkinson.

Proprio l’identificazione di questa specifica patologia, attraverso l’utilizzo dell’AI e del Machine Learning, è stato il punto di partenza del progetto. Il lavoro è incentrato sull’analisi, da parte della macchina, di 20 file audio contenenti la pronuncia della lettera "A" registrati in parte da persone affette dal morbo di Parkinson e in parte da persone sane (10 erano infatti categorizzati con la lettera H di Healthy, cioè "sano", e 10 con la lettera P di Parkinson). Già dalla loro semplice riproduzione si può sentire chiaramente la netta differenza nella pronuncia della vocale tra le persone sane, in cui l’emissione è lineare, e quelle malate, in cui l’emissione risulta vibrata.

Il primo step pratico ha previsto la creazione di un ciclo all’interno del sistema della macchina basato sui modelli di Markov a stati nascosti, in cui questi 20 file audio sono stati letti piano piano uno alla volta e ognuno è stato quantizzato, campionato e normalizzato. In questo modo siamo arrivati alla fine della lettura avendo ottenuto un dataset uniforme. Gli audio dovevano infatti risultare tutti della stessa lunghezza e con le stesse caratteristiche, in caso contrario sarebbe stato difficile allenare la macchina al loro riconoscimento. Durante questa fase di lettura, per avere risultati migliori, ci siamo concentrati sulla parte centrale dei file perché è la parte in cui i picchi di voce sono più chiari. L’obiettivo finale era quello di riuscire a capire effettivamente quanto il sistema creato con questi modelli fosse in grado di apprendere e riconoscere se un segnale fosse stato emesso da una persona affetta dal morbo o da una persona sana.

Una volta ottenuto il dataset pronto per essere analizzato, abbiamo proseguito con il caricamento separato dei segnali vocali in due matrici diverse della macchina e con nomi differenti: prima tutti i 10 audio registrati da persone sane e poi tutti i 10 audio registrate da persone affette dal morbo.

A questo punto, lo svolgimento del progetto è stato diviso in due fasi: una fase di training e una fase di testing.

Nella fase di training abbiamo allenato la macchina al riconoscimento dei file audio attraverso l’utilizzo di valori casuali che sono stati gli stessi per le due distinte categorie di persone per far sì che la macchina conoscesse entrambe le possibilità.

Nella fase di testing abbiamo nuovamente allenato la macchina ma questa volta utilizzando valori nuovi studiati ad hoc (sia per le persone sane, sia per quelle malate) per capire se nella fase precedente si fosse allenata realmente o se avesse solo memorizzato e quindi capire quale dei due sistemi allenati potesse dare il riscontro migliore a livello di risultato. Sottolineo questo passaggio perché in progetti simili potrebbe essere un problema: la macchina è il nostro classificatore e c’è una netta differenza tra memorizzazione e allenamento/apprendimento. Il vantaggio è che si capisce subito se una macchina si è allenata in modo corretto o no: quando questa legge un campione che non ha mai visto prima ma di cui noi sappiamo già il risultato, se lo classifica in modo corretto allora significa che ha appreso e non solo memorizzato, altrimenti significa che ha solo memorizzato e bisogna rifare tutto da capo. In questo caso specifico, dopo l’allenamento la macchina avrebbe dovuto essere in grado di capire, attraverso la riproduzione di un segnale audio, se quello stesso segnale facesse riferimento a un paziente sano o a un paziente malato.

Per comprendere questo funzionamento non abbiamo analizzato tanto la percentuale di errore ottenuta dopo gli allenamenti, quanto più valori come sensibilità, accuratezza e specificità ricavati dal confronto dei risultati delle due diverse inizializzazioni della macchina: una di tipo casuale (la prima) e una di tipo intelligente (la seconda).

A livello conclusivo, dalle varie prove è emerso, come speravamo e ci aspettavamo, che l’implementazione di tipo intelligente (quella effettuata attraverso valori studiati ad hoc) è migliore. Ovviamente, se avessimo avuto a disposizione un numero maggiore di audio da poter analizzare, il risultato sarebbe stato ancora più preciso.

È stato un progetto molto interessante non solo dal punto di vista dello sviluppo informatico, ma anche perché mi ha permesso di conoscere un risvolto medico che non in molti sanno e cioè che le persone affette dal morbo di Parkinson soffrono anche di problemi a livello vocale.

In futuro credo che potrà essere un progetto sfruttato e applicato in campo medico, unito ovviamente ad altri esami specifici per la patologia, per avere una diagnosi molto più veloce dei pazienti affetti dal morbo di Parkinson.

Per quanto mi riguarda, è stato un progetto importante tanto da diventare oggetto della mia tesi di laurea triennale in cui spiego a una persona esterna come poterlo ricreare da zero, passo dopo passo, fino ad arrivare alla sua realizzazione. Ma non credo che mi fermerò qui: ho intenzione di ampliarlo per la stesura della tesi magistrale.

In primo luogo ci tengo a dire che mi sono trovata benissimo e sono stata contentissima di aver avuto un’opportunità come questa con CWS perché mi ha fatto realmente capire, seppur attraverso un piccolo assaggio, cosa significhi lavorare nel campo dell’informatica a livello aziendale. Mi ha dato la possibilità di comprendere che è un mondo che mi piace e che voglio assolutamente approfondire. Ed è stato anche una sorta di stimolo che mi ha spinta a proseguire con i miei studi, perché se c’è una cosa che ho imparato e che mi avete trasmesso è che non si deve mai smettere di imparare, soprattutto in questo campo. Bisogna sempre essere aggiornati e preparati sui cambiamenti e sulle novità, anche quando si conclude il percorso universitario e si entra a 360° nel mondo del lavoro. Bisogna essere continuamente affamati di conoscenza perché solo così si può essere competitivi e raggiungere ottimi risultati.

Un altro stimolo molto positivo è emerso dal confronto con il mio tutor. Inizialmente con lui ho dovuto un po’ superare lo "scoglio" della lingua, perché i nostri allineamenti venivano fatti esclusivamente in inglese e quando ci siamo conosciuti io non lo parlavo da due anni. In realtà poi, col passare del tempo, si è rivelato un aspetto molto positivo e stimolante che mi ha arricchita tanto e mi ha portata a scegliere una magistrale totalmente in inglese.

È stata un’esperienza che mi ha dato moltissimo sotto tanti punti di vista. Mi ha aperto gli occhi sul mondo del lavoro, su cosa voglio fare nella vita, su quali possono essere le dinamiche aziendali e mi ha fatto comprendere che voglio lavorare in questa realtà. Speravo di trovarmi bene e di poter dire "Ok, voglio fare questo" e così è stato.

In futuro, anche nel breve periodo durante questi anni di magistrale, mi auguro di poter ripetere l’esperienza o, perché no, di entrare a far parte dell’azienda.

Adesso proseguirò con i miei studi in magistrale dando però priorità alla ricerca del lavoro al quale voglio dedicare la maggior parte delle mie giornate. Non mi dispiacerebbe continuare a lavorare nel campo in cui ho condotto il progetto, quindi nel settore dell’IoT e dell’Intelligenza Artificiale. È un settore che fino a prima di iniziare il tirocinio avevo conosciuto solo a livello teorico e che mi ha appassionato veramente tanto ma, detto ciò, non vorrei neanche precludermi la possibilità di scoprire altri ambiti dell’informatica.

Una figura in ambito lavorativo e aziendale che mi ha sempre affascinato è quella del Project Manager. Mi piacerebbe iniziare a lavorare in azienda come sviluppatrice e programmatrice con l’obiettivo, un giorno, di riuscire a diventare una PM che coordina le varie parti dei progetti.

Questo è il principale messaggio che vogliamo lasciarti giunti al termine dell’intervista con Elisa.

Disponibilità, attenzione alle esigenze di ognuno, spirito di innovazione e carattere formativo delle proposte. Ecco le principali caratteristiche della nostra azienda che troverai ad aspettarti se deciderai di accogliere la sfida ed entrare a far parte della nostra grande squadra.