The GBMA award 2020 for the best PhD Thesis in Theoretical and Applied Biomechanics has been awarded to Dr Francesco Regazzoni for the Thesis entitled:

Mathematical Modeling and Machine Learning for the Numerical Simulation of Cardiac Electro-mechanics

The Thesis has been conducted in the framework of the Doctoral School "Mathematica Models and Methods in Engineering" in the Department of Mathematics (MOX) of Politecnico of Milan, supervised by Professors Alfio Quarteroni and Luca Dedè. The Thesis work will be presented in the context of the next GIMC-GMA-GBMA congress (22-25 Giugno 2021, Reggio Calabria, http://www.gimc-gma-gbma-2021.unirc.it).

The motivation for the Prize is (in Italian):

La Tesi presenta lo sviluppo di un modello elettromeccanico multiscala dell’attività cardiaca. Tecniche di modellazione al continuo sono integrate con approcci multiscala e multifisica in grado di descrivere meccanismi subcellullari alla base dell’elettromeccanica dei tessuti cardiaci. L’utilizzo di metodologie di Machine Learning appare originale e innovativo nel contesto della ricerca. La Tesi è caratterizzata da un rigore matematico e metodologico notevoli. Gli aspetti computazionali sono ben introdotti e giustificati, rappresentando un notevole contributo di validazione e confronto. L'elaborato si presenta ben strutturato, con un’organizzazione e uno sviluppo delle tematiche molto efficaci. Il candidato dimostra una piena conoscenza degli aspetti modellistici e applicativi correlati con le tematiche trattate. L’impatto dell'attività di ricerca è potenzialmente elevato, così come testimoniato dalle pubblicazioni del candidato su riviste scientifiche di ottimo livello e dalle collaborazioni in essere.

Finally, the Commission wishes to highlight the great value of all the presented Theses and acknowledges the Italian scientific community for the wide participation.