Conferenza GARR 2026. “La forma del cambiamento. Tra etica digitale e radici condivise”, 19-21 maggio, Università di Pisa
Partecipa come speaker

Per presentare un proprio contributo e condividerlo alla prossima Conferenza GARR, si può partecipare alla call for proposal sull’uso delle infrastrutture e dei servizi digitali.

Per inviare il proprio contributo entro il 23 marzo, clicca qui!

I temi della Conferenza
– Sovranità digitale, geopolitica delle infrastrutture e alternative ai sistemi chiusi
– Etica dell’AI, sistemi autonomi e regolazione
– Resilienza digitale, sostenibilità e fragilità dei sistemi
– Infrastrutture digitali, cloud e federazione dei servizi
– Infrastrutture di autenticazione e autorizzazione
– Quantum computing e Quantum Internet
– Patrimonio culturale digitale
– Open source e Software Heritage
– Governance dei dati di ricerca

Cos’è la Conferenza GARR?
L’evento dedicato alla condivisione di esperienze sull’uso delle infrastrutture e dei servizi digitali tra chi utilizza la rete GARR e chi contribuisce al suo sviluppo.

Questa edizione riflette sul cambiamento nelle tecnologie digitali e nelle infrastrutture della conoscenza, con focus su autonomia digitale, etica e diritto dell’intelligenza artificiale, resilienza dei sistemi, sostenibilità, memoria storica e nuove frontiere scientifiche.
Un dialogo tra innovazione e radici, nel contesto delle trasformazioni sociali, economiche e geopolitiche in atto.

Sito dell’evento

• 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

Sicurezza informatica dei sistemi energetici per la transizione digitale-energetica: il workshop a Cagliari.

Nell’ambito della Conferenza (qui il link dell’evento), si è svolto l’incontro, “Cybersecurity dei sistemi energetici per la transizione energetica digitale” organizzato da RSE, ENEA e CNR, che si è concentrato sul progetto integrato di Ricerca di Sistema. Per saperne di più,clicca qui

Qui il post su LinkedIn

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.