Corso di Formazione – Ricerca e sviluppo di nuovi materiali mediante il calcolo ad alte prestazioni e l’intelligenza artificiale
Il corso si prefigge di fornire le competenze per utilizzare gli strumenti di calcolo avanzato su infrastrutture HPC per la modellistica dei materiali. L’obiettivo principale sul quale saranno focalizzate le lezioni del corso sono le simulazioni su scala elettronica e atomistica dei materiali per lo studio delle loro proprietà, con una particolare attenzione alle applicazioni nel settore energetico. Inoltre, saranno presentati i più recenti approcci in questo ambito che fanno ricorso a tecniche Artificial Intelligence /Machine Learning.
Corso di Formazione – Percorsi di applicazioni delle metodologie di AI per rivoluzionare i processi produttivi
Il corso fornisce una panoramica delle tecnologie Deep Learning e loro possibili applicazioni, illustrando i concetti base di funzionamento degli algoritmi e come questi algoritmi possono rivoluzionare i processi produttivi. Verranno mostrate differenti architetture in grado di di percepire, prevedere e, soprattutto, orchestrare autonomamente i flussi di lavoro.
Corso di Formazione – Il calcolo scientifico ad alte prestazioni (HPC): principi, architetture e programmazione parallela essenziale
Il corso introduce i principi fondamentali del calcolo ad alte prestazioni (High Performance Computing, HPC), con l’obiettivo di fornire ai partecipanti le competenze teoriche e pratiche di base necessarie per sviluppare applicazioni parallele su sistemi multi-core e cluster di calcolo (supercalcolatori). Dopo una panoramica sulle architetture hardware e sui modelli di parallelismo, il corso affronta i principali paradigmi di programmazione parallela, con esempi pratici in MPI (Message Passing Interface) e OpenMP. Vengono inoltre introdotti i concetti di scalabilità, speedup, efficienza indispensabili per l’analisi delle prestazioni dei codici paralleli.
Corso di Formazione – Algoritmi base del Machine Learning e introduzione alle reti neurali
Il corso fornisce in primis una panoramica del mondo del Machine Learning, illustrando i concetti base dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato, ed offrendo una rassegna degli algoritmi classici più utilizzati, come la regressione lineare e logistica, e i clustering. Inoltre, offre un’introduzione al mondo del Deep Learning e delle reti neurali artificiali, per spiegare la loro struttura e il loro funzionamento.
Corso di Formazione – Fluidodinamica computazionale: il potere del calcolo numerico ad alte prestazioni
Il corso introduce concetti e complessità tipiche della risoluzione di problemi di fluidodinamica (meccanica dei fluidi, aerodinamica, etc), fornisce una panoramica generale alle diverse tipologie di fenomeni fisici associati e darà poi uno sguardo ad aspetti sempre più modellistici passando per le equazioni e finendo ad esempi di implementazione numerica degli algoritmi di risoluzione. Verranno anche mostrati esempi di risoluzione di problemi fluidodinamici direttamente su sistemi di calcolo ad alte prestazioni.
Corso di Formazione – Tecnologie ENEA per i Beni Culturali. Esempi di applicazioni AI
Il corso fornisce una panoramica sull’offerta ENEA per la conservazione, la conoscenza e la valorizzazione del Patrimonio Culturale, fornendo informazioni sui laboratori e le tecnologie sviluppate o utilizzate dalle competenze interne. Ne consegue una sezione dedicata a descrivere alcuni casi di successo in cui l’applicazione di tali strumenti e metodi ha supportato azioni concrete nell’ambito di progetti che costituiscono delle buone pratiche da riproporre in diversi settori produttivi: dal restauro al turismo culturale.
Corso di Formazione – Il futuro dell’HPC: interattivo, accessibile, immediato per tutti
Il corso si propone di illustrare l’architettura di base di un sistema di supercalcolo (HPC) e, in particolare, dell’infrastruttura di calcolo ENEAGRID. Si farà una panoramica dei componenti hardware e software che concorrono all’implementazione di tale infrastruttura. Si illustreranno le modalità di accesso tradizionale e quelle basate su interfaccia web alle risorse di calcolo distribuito utilizzando il cluster CRESCO dell’ENEA.
