Adriano Barra è Professore Associato di Fisica Matematica presso la Facoltà di Ingegneria della Sapienza. Si è laureato nel 2004 in Fisica (Teorica) presso la Sapienza e ha ottenuto il Dottorato di Ricerca in Matematica (Applicata) nel 2008 presso il King's College (UK). Ha partecipato come PI a progetti di ricerca nazionali ed europei (PRIN, FIRB, MAECI) ed ha coordinato progetti nazionali e locali (GNFM, Sapienza). Ha tenuto corsi post-laurea all'Imerà (Marseille, FR), all'Università del Salento (Lecce, IT) ed è stato oratore invitato ad oltre 50 conferenze nazionali ed internazionali. E' membro dell'Unione Matematica Italiana (UMI) -dove afferisce alla Giunta del gruppo scientifico "Matematica per l'AI ed il Machine Learning"- membro del Collegio Dottorale del Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale (Pisa, IT), membro dell'Istituto Nazionale d'Alta Matematica e dell'Istituto Nazionale di Fisica Nucleare. E' uno dei moderatori di arXiv (Cornell University) e svolge mansioni di editore (editorial board) per le riviste scientifiche "Neural Networks" (Elsevier), "Journal of Computational Sciences" (Elsevier), "Scientific Reports" (Nature), "Europhysics Letters" (IoP). E' abilitato (ASN) professore ordinario in Fisica Matematica e Biofisica e professore associato in Fisica Teorica delle Interazioni Fondamentali e Fisica Teorica della Struttura della Materia.
Si interessa principalmente di meccanica statistica dei sistemi complessi (i.e. "Parisi Theory") per la quale sviluppa linee teoriche rigorose (approcci interpolativi à la Guerra, equazioni alle derivate parziali, campi di cavità, etc.) ed applicazioni a largo spettro, in particolare alle reti neurali, il machine learning e ai sistemi ad alta complessità biologica (e.g. reti linfocitarie, processazione d'informazione nella cellula).
Informazioni aggiuntive sono disponibili sul sito personale del docente: https://www.adrianobarra.com/