L¿attività di ricerca proposta riguarda l¿analisi di modelli stocastici e quantistici per vari tipi di problemi computazionali e di bioinformatica. La teoria degli automi e dei linguaggi formali, intesa qui in senso ampio e comprendente gli aspetti algoritmici e computazionali e le tematiche legate agli automi stocastici, costituisce la base culturale e scientifica comune di queste ricerche. La proposta è articolata su tre temi di ricerca specifici. Il primo riguarda l¿analisi di modelli di automi quantistici e in particolare la loro potenza computazionale e descrittiva in rapporto ai modelli classici. Questa linea di ricerca è ispirata al calcolo quantistico proposto da Feynman e successivamente approfondito in complessità computazionale. Tra gli obiettivi citiamo gli algoritmi di sintesi di automi quantistici per il riconoscimento di certi linguaggi regolari che siano di taglia significativamente più piccola rispetto ai corrispettivi automi classici. Il secondo tema di ricerca riguarda le statistiche di pattern e la generazione casuale. In tale ambito il problema centrale è quello della stima del numero di occorrenze di pattern in un testo generato a caso. Si tratta di un problema legato a varie tematiche di informatica e di biologia computazionale (riconoscimento di geni e analisi di DNA). Gli obiettivi principali sono il confronto tra i vari modelli stocastici di generazione casuale e la stima dei momenti e delle distribuzioni limite delle statistiche associate. Tematiche naturalmente legate a questi problemi sono le tecniche di conteggio e le proprietà delle strutture combinatorie. Il terzo tema riguarda l¿analisi di dati biomolecolari per agevolare la diagnosi di tumori in ambito biomedico. L¿obiettivo principale è lo sviluppo di metodi statistici e di apprendimento automatico non supervisionato per l'analisi della struttura di dati di elevata dimensionalità per la diagnosi di malattie e la ricerca di proprietà geniche.