Lucic Alan

Sono dottorando in Management Engineering presso il Politecnico di Milano, specializzato nell’abilitazione, nella progettazione e nella governance di Digital Twin guidati dall’intelligenza artificiale all’interno di Cyber-Physical Systems (CPS) per ambienti industriali ad alta criticità. La mia ricerca si concentra su come operazionalizzare architetture di AI e Digital Twin come infrastrutture decisionali, affrontando il “Wicked Problem” delle dinamiche di contaminazione negli ambienti industriali indoor semi-controllati (SCIIE), con un focus applicativo strategico su giga-factory e manifatture tecnologicamente avanzate.

Il mio lavoro sviluppa il framework di Systemic Adaptive Governance (SAG), posizionando i Digital Twin abilitati dall’AI come layer cibernetico centrale che trasforma gli ambienti industriali da sistemi di monitoraggio statici a piattaforme di osservabilità volumetrica 3D. In questa prospettiva, modello l’Indoor Contamination Ecosystem (ICE) come un Complex Adaptive System (CAS), abilitando consapevolezza situazionale in tempo reale e supporto decisionale avanzato. L’obiettivo complessivo è progettare ecosistemi CPS in grado di ridurre la latenza decisionale e mitigare il sovraccarico euristico in contesti operativi stocastici e non lineari.

Dal punto di vista metodologico, integro Design Science Research e Action Research, sfruttando dati empirici ad alta fedeltà generati nel mio ruolo di Director of Innovation presso Rain Technologies Ltd., dove coordino un Innovation Lab dedicato alla traduzione dei concetti di AI e di Digital Twin in artefatti industriali implementabili. Sono inoltre external contributor presso il Laboratory for Computational Modelling and Optimisation (FER) dell’Università di Zagabria, con un focus sull’orchestrazione e sulla scalabilità di architetture cyber-fisiche complesse.

Sono in possesso di un MBA in Innovation & Business Creation conseguito presso la Technical University of Munich (TUM) e UnternehmerTUM, arricchito da un modulo accademico presso UC Berkeley focalizzato sulla Lean Innovation per venture tecnologiche. Il mio percorso di ricerca integra Control Theory, Systems Engineering e Management Science per sviluppare framework scalabili finalizzati all’abilitazione di infrastrutture di Digital Twin AI-centriche nei sistemi industriali di nuova generazione.