Il Settore sviluppa modelli computazionali ad alte prestazioni e algoritmi di machine learning per l’ingegneria biomedica e la scienza dei materiali.

Tra le innovazioni chiave figura la diagnostica per immagini basata sull'AI, con lo sviluppo di reti neurali per il rilevamento automatico e la segmentazione di patologie. Vengono inoltre creati pazienti digitali per trial clinici virtuali, implementando sinergicamente modelli in silico e di AI generativa.

Nella medicina di precisione, si integrano modelli micromagnetici con esperimenti in silico ed in vitro, per l’ottimizzazione di nanoparticelle magnetiche per l’ipertermia terapeutica. Vengono progettati, tramite modelli computazionali avanzati, sensori per la misura di campi magnetici deboli, a scopi diagnostici.

Infine, si implementano digital twin per simulare le interazioni tra sistemi viventi e contaminanti, e algoritmi di machine learning per la loro quantificazione, al fine di una valutazione affidabile del rischio tossicologico.