• Descrizione corso
  Obiettivi formativi
  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 di Artificial Intelligence / Machine Learning.

Nella fase iniziale del corso saranno fornite indicazioni sull’infrastruttura di calcolo avanzato ENEAGRID e su come accedere ed utilizzare i supercalcolatori ENEA – CRESCO. In seguito, verranno presentate differenti tecniche di simulazione per lo studio di materiali, dalla descrizione quantomeccanica a quella classica della nanoscala. Infine, nella parte finale verrà presentato un modello predittivo basato su reti neurali artificiali che applicato ad un caso reale aiuta notevolmente a velocizzare il design di nuovi materiali.

• Agenda sintetica del Corso
  Dalle ore 9:00 alle ore 13:00
  – Introduzione alle infrastrutture di Supercalcolo Parallelo
  – La modellistica e le simulazioni numeriche per la ricerca di nuovi materiali: scala quantomeccanica
  – La modellistica e le simulazioni numeriche per la ricerca di nuovi materiali: nanoscala
  – Reti neurali artificiali e la loro applicazione per la scienza dei materiali

• Target
  Corso rivolto a professionisti, interessati ad usare il calcolo ad alte prestazioni e tecniche AI/ML per il design di nuovi materiali avanzati per l’energia e lo sviluppo sostenibile.

• Metodologia didattica
  Il corso sarà basato sull’illustrazione di concetti teorici di base seguiti da esempi applicativi

• Risultati attesi
  Al termine del corso i partecipanti sapranno:
  – Utilizzare le piattaforme HPC per eseguire simulazioni numeriche
  – Riconoscere i diversi livelli e approcci descrittivi per la modellistica dei materiali
  – Individuare quali reti neurali applicare alla progettazione dei materiali

• Iscrizione disponibile QUI

Nell’ambito del Progetto StoRIES, è stato pubblicato il libro bianco, Open Data in the Energy Storage Community.

This white paper brings together experts from the energy storage research community to promote better use and sharing of data. It focuses on improving FAIR principles (Findable, Accessible, Interoperable, Re-usable) and best practices for storage research data to promote and assure data openness. The document examines the current state of open and FAIR data in energy storage research, highlights existing gaps, and explores future opportunities. It concludes with key challenges and practical recommendations to contribute to the advancement of FAIR practices and open data in the field of energy storage.

Il Corso, curato dal ricercatore ENEA Terin-Ict Angelo Mariano, 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.

Programma dettagliato 
Prima giornata – 4 febbraio dalle 9:00 alle 13:00
Percezione e Analisi Predittiva (4 ore)
Focus. Come l’AI vede e interpreta i dati sensoriali e temporali:
– Computer Vision (CV): il riconoscimento degli oggetti con un approccio visuale
– Time Series Analysis: analisi predittiva sulla base delle serie storiche
– Reinforcement Learning (RL): L’apprendimento per obiettivi.

Seconda giornata – 5 febbraio dalle 9:00 alle 13:00
Cognizione e Sistemi Agenti (4 ore)
Focus. Dai Large Language Models alla creazione di agenti autonomi decisionali:
– Transformers & LLM: capire l’architettura basata sull’attenzione
– Agentic AI: l’evoluzione dell’automazione: Non più semplici chatbot, ma “Agenti” capaci di piani-ficare ed eseguire task.
– Integrazione di Sistema: i differenti modelli AI si integrano tra loro

Per registrarsi
4 febbraio 2026
https://events.teams.microsoft.com/event/544df262-f87d-4204-a964-0d3e3307edd3@f01418a6-08bc-47fd-b440-6cd70183d133

5 febbraio 2026
https://events.teams.microsoft.com/event/8320788c-dd1c-4d4a-96b2-caa9e4a0afcf@f01418a6-08bc-47fd-b440-6cd70183d133

Target 
Responsabili Innovazione, Ingegneri di Processo, CTO e Technical Manager che vogliono acquisire una visione strutturata sulle tecnologie AI più avanzate per guidare l’implementazione di sistemi data-driven.

Metodologia didattica 
Il corso adotta un approccio teorico-pratico, alternando presentazioni concettuali con illustrazioni pratiche dei software e delle tecnologie discusse.

Risultati attesi 
Al termine del corso, i partecipanti avranno acquisito le seguenti informazioni:
– Come mappare le Architetture AI
– Come Passare da una visione di “AI che osserva” a una di “AI che agisce” (Agentic AI)
– Come applicare gli algoritmi di base su dataset di piccole e medie dimensioni.

Materiale didattico 
Ai partecipanti verranno fornite le presentazioni utilizzate durante il corso e materiale informativo supplementare sulle tecnologie e i software presentati.

L’evento formativo è curato da Agostino Funel – ICT-HPC è destinato a professionisti con conoscenze di base di programmazione (in C, C++ o Fortran) che desiderano avvicinarsi al calcolo parallelo e comprendere i principi che regolano l’efficienza e la scalabilità dei moderni sistemi di calcolo scientifico. Si potrà seguire online, il 04 dicembre 2025 dalle 09,00 alle 13,00. Iscrizione disponibile qui

Descrizione corso
Il corso mira a fornire i concetti di base del calcolo ad alte prestazioni e delle tecniche di programmazione parallela dei supercalcolatori

Obiettivi formativi 
l 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.

Programma dettagliato  
Parte I
• Breve introduzione al calcolo ad alte prestazioni (HPC)
• Esempi concreti della necessità dei sistemi HPC: simulazioni numeriche e intelligenza artificiale
• Concetto di elaborazione parallela
• Le architetture parallele
• Il supercalcolatore CRESCO dell’ENEA

Parte II
• Paradigmi della programmazione parallela
• Programmazione parallela Message Passing Interface (MPI)
• Programmazione parallela multithreading (OpenMP)
• Valutazione delle prestazioni di un programma parallelo

Target  
Il corso si rivolge a professionisti con conoscenze di base di programmazione (in C, C++ o Fortran) che desiderano avvicinarsi al calcolo parallelo e comprendere i principi che regolano l’efficienza e la scalabilità dei moderni sistemi di calcolo scientifico.

Metodologia didattica  
Il corso adotta un approccio teorico-pratico, alternando presentazioni concettuali con dimostrazioni pratiche dei software e delle tecnologie discusse.

Risultati attesi  
Al termine del corso, i partecipanti avranno acquisito:
1. le nozioni fondamentali del calcolo ad alte prestazioni
2. le nozioni fondamentali della programmazione parallela

Materiale didattico  
Ai partecipanti verranno fornite le presentazioni utilizzate durante il corso e materiale informativo supplementare sulle tecnologie e i software presentati.

Workshop GARR 2025. 3-5 novembre.
Università Roma Tre (Dipartimento di Architettura)
Le presentazioni

In questo link le presentazioni del Workshop GARR, Net Makers l’appuntamento annuale dedicato agli esperti di networking del mondo dell’università e della ricerca che si è svolto dal 3 al 5 novembre us.

L’evento formativo è curato da Serena D’Onofrio, di ICT-HPC ed è destinato a sviluppatori, analisti e data scientist alle prime esperienze con il Machine Learning. Si potrà seguire online, il 2 dicembre 2025 dalle 14,00 alle 18,00 e il 3 dicembre dalle 9:00 alle 13:00.

Obiettivi formativi 
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.

Programma
Prima giornata – 2 dicembre dalle 14:00 alle 18:00.
Link per iscriversi
· Introduzione ai concetti chiave del Machine Learning
· Algoritmi classici del Machine Learning supervisionato
· Machine Learning non supervisionato

Seconda giornata – 3 dicembre dalle 9:00 alle 13:00
Link per iscriversi
· Introduzione alle reti neurali artificiali
· Costruzione di una piccola rete neurale
· Descrizione delle reti neurali più complesse

Target 
Sviluppatori, analisti e data scientist alle prime esperienze con il Machine Learning.

Metodologia didattica 
Il corso adotta un approccio teorico-pratico, alternando presentazioni concettuali con dimostrazioni pratiche dei software e delle tecnologie discusse.

Risultati attesi 
Al termine del corso, i partecipanti avranno acquisito:
· Comprendere la pipeline di sviluppo di un modello di Machine Learning.
· Applicare gli algoritmi di base su dataset di piccole e medie dimensioni.

Materiale didattico 
Ai partecipanti verranno fornite le presentazioni utilizzate durante il corso e materiale informativo supplementare sulle tecnologie e i software presentati.

L’evento formativo è curato da Fiorenzo Ambrosino – ICT-HPC è destinato a ingegneri, professionisti nell’area della modellazione numerica, studenti e curiosi che vogliono comprendere le basi della modellazione di problemi di fluidodinamica su sistemi di calcolo ad alte prestazioni. Si potrà seguire online, il 27 novembre 2025 dalle 9,00 alle 13,00.

Il corso introduce concetti e complessità tipiche della risoluzione di problemi di fluidodinamica (meccanica dei fluidi, aerodinamica, ecc.), 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.

Programma e registrazione

L’evento formativo, completamente gratuito, curato da Beatrice Calosso di ICT-HPC e Massimiliano Guarneri di NUC-TECFIS-DIM è destinato a professionisti e PMI che operano nel settore dei beni culturali. Si potrà seguire online, il 25 novembre 2025 dalle 9,00 alle 13,00.

Il corso offre una panoramica sull’offerta ENEA, dai laboratori alle tecnologie, per la conservazione, conoscenza e valorizzazione del patrimonio culturale. Saranno inoltre presentati casi di successo e buone pratiche da riproporre in diversi settori produttivi: dal restauro al turismo culturale.

Nella seconda parte del corso verranno approfonditi aspetti legati all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per i beni culturali, con esempi di applicazioni nel settore della diagnostica.

L’attività si svolge grazie alla collaborazione con CETMA nell’ambito del progetto CETMA-DIHSME, uno dei 151 poli di innovazione digitale riconosciuti e finanziati dalla UE per promuovere la trasformazione digitale delle PMI e delle organizzazioni non economiche del settore pubblico.

Per il programma completo e le iscrizioni: https://lnkd.in/dzJwGrch

Il corso, curato da Luigi Bucci e Alberto Scalise ricercatori di ENEA-Ict, 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.

Per iscriversi, clicca qui

Scuola laD. Progetto Roma Technopole
05 novembre 2025 dalle 09.30 alle 12.30, tramite piattaforma Zoom

Obiettivi e profilo occupazionale
Questo workshop intende fornire un’introduzione ai Digital Twin (DT) e alla loro evoluzione digitale. Verranno mostrate simulazioni avanzate mediante l’uso di computer ad alte prestazioni e calcolo massivamente parallelo (HPC, High Performance Computing). In collaborazione con l’industria, inoltre, verrà mostrato un caso d’uso relativo a un DT di un Data Center. Verranno fornite, inoltre, competenze di base per creare e gestire Digital Twin in ambiente HPC, comprendendo aspetti infrastrutturali, informatici e matematici per la raccolta, l’analisi e la modellazione dei dati.

Il workshop avrà una durata di tre ore e al termine sarà rilasciato un attestato.

Docenti
Marta Chinnici, Davide De Chiara, Francesco Genovese

Livello
Intermedio

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