Marcello Canova, l’ingegnere che guida le scelte nella ricerca negli Stati Uniti

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Determinare quali aree di ricerca finanziare con fondi pubblici implica indirizzare in modo tangibile ciò che si svilupperà nei prossimi anni: alcune tecnologie verranno potenziate, interi settori scientifici si espanderanno, mentre altri – sebbene promettenti – rimarranno inevitabilmente in secondo piano. In questo processo di selezione si concentrano risorse, visioni e responsabilità che influenzano non solo i singoli progetti, ma l’intero ecosistema della conoscenza, definendo le traiettorie lungo cui si muoveranno università, laboratori e industria negli anni futuri.

Marcello Canova, direttore del programma alla National Science Foundation (NSF), l’agenzia federale americana che sostiene la ricerca di base con un budget annuale di circa 8 miliardi di dollari, opera attualmente all’interno di questo ambito decisionale. Il suo compito non si limita alla gestione burocratica, ma influisce direttamente sulla direzione della ricerca in ingegneria, dalla meccanica alle infrastrutture, fino alla produzione e ai sistemi di trasporto.

«La responsabilità più significativa è scegliere tra proposte che sono generalmente molto valide, ben strutturate e presentate da gruppi di ricerca competenti – afferma Canova -. Il problema non è scovare idee di qualità, ma stabilire quali possano proseguire in un contesto che, per sua natura, è caratterizzato da risorse limitate, consapevoli che dietro ciascuna proposta c’è una visione che meriterebbe di essere sviluppata».

In un contesto in cui la qualità delle proposte è alta, il budget non illimitato (sebbene molto significativo) richiede scelte complesse e talvolta controintuitive, dove non si tratta di distinguere tra buono e cattivo, ma tra ciò che può essere finanziato immediatamente e ciò che dovrà attendere.

Per comprendere l’importanza di queste decisioni è utile approfondire il funzionamento della National Science Foundation, un’istituzione fondata negli anni Cinquanta con l’intento di promuovere una ricerca scientifica e tecnologica priva di vincoli applicativi immediati. E quindi dalle pressioni politiche. A differenza di altre agenzie federali che finanziano progetti legati a necessità specifiche – trasporti, energia o salute – la NSF si focalizza su studi esplorativi, spesso distanti da un’applicazione pratica immediata ma capaci, nel lungo periodo, di generare innovazioni significative, come dimostrano i progressi degli ultimi decenni che spaziano dalle reti digitali all’intelligenza artificiale fino a tecnologie mediche avanzate.

«L’idea fondamentale è finanziare ricerca esplorativa che può avere un impatto anche a lungo termine», aggiunge Canova. «Alcune delle tecnologie che oggi consideriamo fondamentali sono emerse da studi che, al momento della loro avvio, miravano a comprendere meglio fenomeni fondamentali». Questo approccio comporta anche una responsabilità più ampia: contribuire a definire le linee strategiche su cui si muoverà la ricerca nazionale e internazionale, influenzando indirettamente le scelte di università e centri di ricerca anche al di fuori degli Stati Uniti.

All’interno di questo contesto, il lavoro quotidiano si traduce in un dialogo costante con una comunità scientifica vasta e diversificata, in cui i confini tra le discipline diventano sempre più sfumati. Una delle direzioni più significative riguarda lo sviluppo di modelli digitali avanzati per infrastrutture complesse, i digital twin, che consentono di simulare il comportamento di sistemi reali utilizzando dati incompleti e segnali parziali, anticipando criticità e guidando interventi.

«Stiamo sviluppando modelli che integrano analisi dei dati, teoria dei segnali e intelligenza artificiale per prevedere il comportamento di strutture come ponti, turbine o reti di trasporto – racconta Canova -. L’obiettivo è riuscire a interpretare le informazioni disponibili in modo affidabile anche quando sono incomplete».

Un’altra area di sviluppo riguarda l’interazione tra esseri umani e sistemi autonomi, in particolare nei contesti della mobilità. In scenari in cui veicoli automatizzati condividono lo spazio con persone e altri mezzi, la capacità di interpretare comportamenti e anticipare azioni diventa un elemento cruciale, insieme al tema della fiducia, ossia della percezione che le persone hanno nei confronti delle decisioni prese da una macchina. La questione non riguarda solo la capacità di percepire l’ambiente, ma la possibilità di costruire un’interazione coerente, in cui il comportamento del sistema automatico venga percepito come affidabile e non ostile. È su questo terreno che si intersecano ingegneria, scienze dei dati e dimensione sociologica, delineando una delle frontiere più affascinanti della ricerca.

Marcello Canova raggiunge questo ruolo decisionale all’interno della NSF dopo un percorso formativo e professionale nel campo dell’ingegneria dei veicoli e dei sistemi di trasporto. Originario di Parma, ha studiato in Italia e si è trasferito negli Stati Uniti nei primi anni Duemila, dove ha costruito una carriera accademica fino a diventare professore ordinario alla Ohio State University, collaborando per oltre vent’anni con l’industria automobilistica internazionale. Il suo profilo non è quello di un funzionario, ma di un ingegnere che decide per altri ingegneri, con una conoscenza diretta delle problematiche e delle opportunità del settore.

«Ho sempre lavorato sul veicolo e sul suo funzionamento, ma a un certo punto ho avvertito l’esigenza di comprendere come vengono prese le decisioni che orientano la ricerca», aggiunge. «Entrare in questo sistema significa osservare da vicino come si definiscono le priorità e come si costruisce una strategia scientifica su larga scala».

Tra i risultati più rilevanti della sua attività di ricerca c’è lo sviluppo di sistemi di comunicazione tra veicoli e infrastrutture, con la potenzialità di migliorare in modo significativo l’efficienza energetica. Utilizzando informazioni provenienti dal traffico, dai segnali urbani e da altri veicoli, è possibile adattare in tempo reale il comportamento del mezzo e ottimizzare i consumi, raggiungendo risultati misurabili. «Abbiamo dimostrato che, sfruttando queste informazioni, si possono ottenere riduzioni dei consumi anche oltre il 30% o aumenti significativi dell’autonomia nei veicoli elettrici», sottolinea. Questa evoluzione si inserisce in un cambiamento più ampio del settore automobilistico, in cui la componente software sta assumendo un ruolo predominante rispetto a quella meccanica. «Le componenti fisiche sono sempre più standardizzate, mentre il valore si crea attraverso le funzioni e i servizi che migliorano l’esperienza complessiva», osserva. Il suo lavoro, infatti, si colloca su un piano diverso rispetto a quello tradizionale della ricerca accademica: non riguarda più solo la produzione di nuovi risultati, ma il modo in cui questi risultati possono emergere.

All’interno di questo sistema, diventa chiaro quanto la ricerca non sia mai un processo isolato, ma il risultato di un equilibrio continuo tra libertà scientifica, disponibilità di risorse e capacità di individuare le direzioni più promettenti. È qui che si misura la differenza tra un’idea interessante e un progetto capace di avere un impatto reale. «Uno degli aspetti che ho compreso meglio in questa esperienza è quanto sia fondamentale riuscire a collegare il lavoro scientifico a una visione più ampia», conclude Canova. «Quando si riesce a costruire questo collegamento, la ricerca diventa non solo più solida, ma anche più utile».