Ci sono ricerche che nascono in laboratorio. Altre davanti a uno schermo.
Questa, per me, è nata in una sera di settembre, sotto la pioggia.
Stavo leggendo una notizia che mi aveva colpito più delle altre. Un aereo istituzionale europeo, con a bordo la presidente della Commissione Europea, aveva subito interferenze GPS durante il volo. I sistemi satellitari disturbati. Navigazione degradata. Procedure manuali. Atterraggio sicuro, ma segnale manipolato. Guerra elettronica. Spoofing. Jamming. Parole che fino a pochi anni fa sembravano tecniche, lontane, quasi teoriche. E invece reali.
Fuori intanto veniva giù un acquazzone forte. Guardavo la piscina. Le gocce cadevano sulla superficie. Alcune lasciavano cerchi piccoli. Altre onde larghe, concentriche, che si allargavano molto più del punto di impatto.
Stesso evento. Effetti diversi. Stesso errore. Conseguenze diverse. E lì ho sentito la meraviglia.
La meraviglia è quel momento in cui non stai ancora pensando a una formula, ma capisci che c’è un pattern. Che qualcosa si ripete. Che esiste una struttura invisibile dietro fenomeni apparentemente scollegati. Un errore GPS. Un errore di intelligenza artificiale in un sistema sanitario. Un dato sbagliato che entra in una rete. Non fa rumore. Non esplode. Si propaga.
Ho pensato che mancava un modo per misurare questo effetto. Non il singolo errore, ma la sua capacità di allargarsi. Di attraversare i nodi di una rete. Di diventare sistemico.
Da quella sera è iniziato un lavoro lungo mesi. Ho cercato un modo per trasformare quell’intuizione in matematica. Una formula che mettesse insieme quattro elementi: quanto un nodo è connesso, quanto è fragile, quanto è protetto, quanto è critico per il sistema. È nato così il Propagation Risk Index.
All’inizio è solo una formula su un foglio. Poi diventa codice. Poi simulazioni. Poi dataset. Poi dubbi.
La prima revisione è stata dura ma giusta. La seconda ancora più dura. A un certo punto ho pensato seriamente di fermarmi. Chi fa ricerca lo sa. Non è il rifiuto a pesare. È la sensazione che forse non sei riuscito a spiegarti. Che il contributo non è passato. Che l’idea non ha trovato la sua forma leggibile.
Eppure anche lì, dentro la fatica, c’era meraviglia. Perché i revisori severi non sono nemici. Sono specchi. Ti costringono a togliere il superfluo, a chiarire, a dimostrare meglio, a non esagerare. A fare scienza, non entusiasmo.
Ho riscritto. Ho ridotto le promesse. Ho rafforzato le verifiche. Ho esteso i casi di studio. Ho aggiunto analisi di sensibilità. Ho accettato di dire con chiarezza cosa il modello fa e cosa non fa. È diventato più solido. Più onesto. Più vero.
Quando è arrivata l’accettazione su IEEE Access ho provato di nuovo meraviglia. Non per il titolo della rivista. Non per l’indicizzazione. Ma per il percorso completo. Dall’acqua che cade in cerchi diversi alla dimostrazione che, nelle reti critiche, spesso il dieci per cento dei nodi concentra quasi tutto il rischio. Che intervenire lì cambia davvero il risultato.
La meraviglia non è l’evento finale. È la traiettoria.
È vedere che un’intuizione nata osservando la pioggia può diventare uno strumento utile per capire come si comportano sistemi complessi, dall’intelligenza artificiale alla navigazione aerea. È scoprire che la matematica, quando è ben usata, non raffredda il mondo. Lo rende più leggibile.
E forse la ricerca serve proprio a questo.
Non a togliere mistero.
Ma a trasformare il mistero in meraviglia comprensibile.
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M. Giacalone, "Quantifying Propagation Risk in Distributed Critical Infrastructures: A Unified Framework for AI Failures and GPS Spoofing," in IEEE Access, vol. 14, pp. 10297-10304, 2026, doi: 10.1109/ACCESS.2026.3655246
