CONFERENZA GARR 2025. Frontiere Digitali. Infrastrutture condivise e indipendenti per il futuro della ricerca. Call for proposal
Porta il tuo contribu
to alla Conferenza GARR, Università di Bari, 13-15 maggio 2025, e partecipa come speaker, condividendo la tua esperienza sull’uso delle infrastrutture e dei servizi digitali nel settore accademico o della ricerca. In questa edizione indagheremo il complesso rapporto tra infrastrutture e frontiere digitali, in un contesto in cui le sfide tecnologiche hanno impatti sociali, economici e geopolitici.
Esploreremo quali risorse e strumenti possano aiutare la ricerca a rispondere ai grandi quesiti scientifici, sociali e ambientali del nostro tempo, e scoprire se ci sono sfide che ancora non abbiamo affrontato, per iniziare a farlo insieme.
Parleremo di sovranità digitale, intelligenza artificiale, sicurezza dei dati, infrastrutture e servizi digitali e il loro accesso su scala nazionale e globale.
Partecipa alla call for proposal entro il 13 marzo 2025, presentando esperienze d’uso con un particolare focus su:
– Utilizzo e condivisione di dati nelle infrastrutture di rete e servizi
– Strategie e politiche di sviluppo per le infrastrutture digitali
– Interoperabilità e accesso a dati e servizi
– Servizi ICT a supporto delle infrastrutture di ricerca ed istruzione
– Formazione e trasferimento tecnologico
Nell’ambito della decodifica di testi scritti a mano in documenti storici, questo studio presenta un approccio alla trascrizione e digitalizzazione di una specifica classe di documenti: i registri navali del XVIII secolo provenienti dai porti inglesi. Si concentra su tre processi chiave: rilevamento del testo (TDET), decodifica del testo (TDEC) ed elaborazione successiva (POST). TDET utilizza algoritmi “learning-free” per segmentare il documento binarizzato in singole righe, mentre TDEC impiega reti neurali per convertire queste righe di immagine in testo ricercabile. POST prevede la ricombinazione del testo decodificato in un formato tabellare strutturato per ricostruire il layout originale della pagina. Durante questa fase, i valori vengono anche normalizzati secondo vocabolari predefiniti per garantire coerenza e accuratezza. Diverse architetture di reti neurali sono state valutate e ottimizzate attraverso diverse combinazioni di iperparametri e set di dati migliorati da tecniche di data augmentation (DA) e generazione di dati sintetici (SDG). I risultati contribuiscono allo sviluppo di una pipeline robusta per la digitalizzazione, la normalizzazione e l’archiviazione di documenti storici scritti a mano, ampliando l’accessibilità ai dati storici.
Un laboratorio digitale che si avvale dell’intelligenza artificiale e del supercalcolo per accelerare la progettazione di materiali innovativi per le applicazioni energetiche nel fotovoltaico, nelle batterie e negli elettrolizzatori. È il “prodotto” del progetto IEMAP (Italian Energy Materials Acceleration Platform), al quale partecipano ENEA (coordinatore), Cnr, RSE e l’Istituto Italiano di Tecnologia. Finanziato dal ministero dell’Ambiente e della Sicurezza Energetica nell’ambito dell’iniziativa di cooperazione internazionale “Mission Innovation”, il progetto ha consentito di dare vita ad un laboratorio digitale altamente tecnologico e innovativo che segna un cambio di passo nella ricerca sui materiali. Infatti, grazie a sofisticate simulazioni, il sistema consente di ridurre gli esperimenti necessari alla messa a punto di nuovi materiali, ottimizzando il processo di sviluppo e rendendo più brevi i tempi di implementazione. L’obiettivo è di accelerare il percorso dei materiali innovativi “dal laboratorio all’applicazione pratica”: un procedimento complesso, che sin dalle prime fasi richiede lunghe sperimentazioni per individuare la giusta composizione chimica in grado di rendere efficiente e duraturo il dispositivo finale, ma anche sostenibile e non molto costoso. E’ stata realizzata una piattaforma che combina un database centralizzato che, con procedure informatizzate avanzate, gestisce grandi volumi di dati, applicazioni di intelligenza artificiale e simulazioni realistiche, anche attraverso l’utilizzo del supercomputer CRESCO6 di ENEA. L’intelligenza artificiale elabora i dati ricavati e li utilizza per selezionare nuove possibili sperimentazioni da avviare al fine di trovare i materiali più adatti. “Dietro questa piattaforma – afferma Massimo Celino, ricercatore della Divisione ENEA per lo Sviluppo di sistemi per l’informatica e l’ICT afferente al Dipartimento Tecnologie energetiche e fonti rinnovabili e responsabile del progetto IEMAP – c’è una rete di laboratori che collaborano con le proprie competenze e condividono dati per progettare insieme nuovi materiali nei settori del fotovoltaico, delle batterie e degli elettrolizzatori. I risultati sono una serie di servizi basati sull’intelligenza artificiale e sulla modellistica molecolare, a disposizione delle aziende per una rapida prototipizzazione del materiale. Possono volerci anche quindici anni per progettare un nuovo materiale, mentre con questa metodologia riduciamo enormemente i tempi necessari”. E conclude: “I nuovi materiali rappresentano la chiave di volta dello sviluppo delle tecnologie energetiche: per il raggiungimento degli obiettivi di decarbonizzazione, assicurando al tempo stesso la competitività delle nostre industrie, è necessario individuare nuovi materiali, poco costosi ma al tempo stesso efficienti e che non utilizzino materie critiche. La piattaforma realizzata nell’ambito del Progetto IEMAP si candida a diventare un riferimento per la ricerca energetica nazionale ed internazionale”.
Roma, martedì 3 dicembre 2024 ore 9.30
EVENTO DEMOLAB
