A two-day workshop dedicated to the exploitation of ENEA HPC CRESCO in the fight against COVID-19 was held on Jan.26th and Feb.23rd, 2021. The workshop topic was on the responses provided by computing scientist community to the COVID-19 pandemic emergency. The workshop talks covered a wide range of applications needing of HPC resources for numerical simulations manly in the research areas of Molecular Dynamics, Computational Fluid-Dynamic and Artificial Intelligence. Mostly of those talks are the result of collaborations between ENEA TERIN-ICT, universities and public research institutes for exploiting the computing resources of ENEA CRESCO: Computational RESsearch Centre on COmplex systems, able to provide HPC multicores-multiprocessors clusters interconnected by high bandwidth and low latency networks including high performance storage areas.

Abstract
Il volume raccoglie 7 articoli scientifici prodotti a valle delle 2 giornate di Workshop riguardanti il contributo del supercomputer CRESCO dell’ENEA in attività di ricerca per la lotta contro la pandemia COVID-19.
Una notevole quantità di ore di calcolo in parallelo sono state erogate per simulazioni numeriche complesse effettuate da istituzioni di ricerca che hanno chiesto di collaborare con ENEA nella lotta contro il Covid-19, sfruttando la potenza di calcolo del supercomputer CRESCO6, entrato nel 2018 nella TOP500 dei supercomputer più potenti al mondo.
A un anno dalla messa a disposizione di CRESCO6 sono state eseguite migliaia di simulazioni di dinamica molecolare (Molecular Dynamics – MD) e fluidodinamica computazionale (Computational Fluid Dynamics, CFD), finalizzate sia ad individuare molecole per nuovi farmaci attivi contro il virus che studiarne la propagazione tra le persone in ambienti chiusi.
CRESCO è parte di ENEAGRID, l’infrastruttura di calcolo distribuito dell’ENEA, che copre sei centri ENEA: Portici, Frascati, Casaccia, Brindisi, Bologna e Trisaia. La maggior parte dei sistemi di calcolo sono situati a Portici, con il cluster CRESCO6, con potenza di circa 1.4 PFlops.

Abstract english version
This volume publishes 7 scientific papers provided after the 2-day Workshop on the usage of ENEA’s CRESCO supercomputer in research activities in the fight against the COVID-19 pandemic.
A considerable amount of parallel computing hours have been provided for complex numerical simulations carried out by research institutions that have asked to collaborate with ENEA in the fight against Covid-19, exploiting the computing power of the supercomputer CRESCO6, entered in 2018 in the TOP500 of the most powerful supercomputers in the world.
One year after CRESCO6 was made available, thousands of molecular dynamics (Molecular Dynamics – MD) and computational fluid dynamics (Computational Fluid Dynamics, CFD) simulations have been performed, aimed both at identifying molecules for new drugs active against the virus and studying its propagation among people in closed environments.
CRESCO is part of ENEAGRID, the distributed computing infrastructure of ENEA, which spread over six ENEA centres: Portici, Frascati, Casaccia, Brindisi, Bologna and Trisaia. Most of the computing resources are located in Portici, where CRESCO6 HPC system has got a computing peak power of about 1.4 PFlops.

ENEA-CRESCO-COVID19

Il 10 giugno 2021 a Bologna è stato presentato il progetto ShareArt che vede ENEA e Istituzione Bologna Musei collaborare per monitorare il gradimento e le modalità di fruizione delle opere d’arte da parte dei visitatori, grazie ad applicazioni di intelligenza artificiale e big data.

Frutto del lavoro che vede coinvolti ricercatori ENEA di diversi settori[1], l’innovativo sistema riesce a “misurare” il gradimento di un’opera d’arte attraverso la condivisione di numerose informazioni ricavate con la registrazione e il monitoraggio di alcuni indicatori, senza coinvolgere direttamente i visitatori. La misura è resa possibile dall’utilizzo di una tipica applicazione big data capace di ricavare informazioni esplorando grandi quantità di dati diversi.

Il sistema si compone di una serie di dispositivi di acquisizione dati, oggi disponibili sul mercato a costi contenuti, che, provvisti di telecamera, raccolgono le informazioni e le inviano a un server centrale per l’immagazzinamento e l’elaborazione, che avviene tramite un applicativo web dedicato all’analisi multidimensionale interattiva.

“Attraverso una telecamera posizionata nei pressi dell’opera, il sistema rileva automaticamente i volti che guardano in direzione dell’opera stessa, acquisendo dati relativi al comportamento degli osservatori come, ad esempio, il percorso compiuto per avvicinarsi, il numero di persone che l’hanno osservata, il tempo e la distanza di osservazione, il genere, la classe di età e lo stato d’animo dei visitatori che osservano”, hanno spiegato durante la presentazione odierna i quattro esperti ENEA Stefano Ferriani, Giuseppe Marghella, Simonetta Pagnutti e Riccardo Scipinotti che partecipano al progetto.

In questa fase di complessità gestionale per la pandemia di Covid-19, il sistema ShareArt può essere utilizzato anche per aumentare la sicurezza degli ambienti museali rilevando il corretto utilizzo della mascherina e il distanziamento dei visitatori, attivando in tempo reale una segnalazione visiva per ricordare il rispetto delle disposizioni.

I primi dati della sperimentazione permettono già di evidenziare alcuni aspetti come il fatto che la maggior parte dei visitatori siano da soli e che indossino correttamente la mascherina.

“Vi sono domande che si rincorrono tra le mura di un museo. In cosa consiste il gradimento di un’opera? Quali sono le variabili personali e ambientali che influiscono su questo gradimento? Le risposte tradizionali sono troppo approssimative”, ha sottolineato durante l’evento Roberto Grandi, presidente Istituzione Bologna Musei. “Ecco allora – aggiunge – che l’Istituzione Bologna Musei ed ENEA hanno considerato alcune sale delle Collezioni Comunali d’Arte come un laboratorio sul campo per approfondire le dinamiche della fruizione in presenza delle opere in relazione al contesto spazio-temporale. Non solo il modo di osservare, ma anche come si arriva all’opera e quanto tempo la si osserva sono aspetti che aiutano i curatori dei musei a comprendere meglio i comportamenti dei visitatori e i ricercatori ad approfondire le dinamiche della percezione del gradimento attraverso la raccolta e l’elaborazione di un grande numero di dati. È un percorso affascinante e siamo soddisfatti di poterlo affrontare con una istituzione scientifica di eccellenza come ENEA”. I dati raccolti costituiscono un capitale di informazioni molto prezioso per gli operatori museali, che attraverso l’analisi di dati concreti possono evidenziare punti di forza ed eventuali criticità e valutare possibili miglioramenti per ottimizzare l’esposizione delle opere stesse e il percorso di visita, misurando poi gli effetti delle azioni intraprese.

La collaborazione tra ENEA e Istituzione Bologna Musei si inserisce nell’ambito di ricerca e sviluppo dei big data di grande interesse per la Regione Emilia-Romagna, impegnata a realizzare nel Tecnopolo di Bologna una potenza di calcolo e un expertise di supercalcolo, big data e intelligenza artificiale di rilevanza internazionale.

Per maggiori informazioni:
Giuseppe Marghella, ENEA – Laboratorio Tecnologie per la Dinamica delle Strutture e la Prevenzione del rischio sismico e idrogeologico, giuseppe.marghella@enea.it

[1] Dipartimento Tecnologie Energetiche e Fonti Rinnovabili; Dipartimento Sostenibilità dei sistemi produttivi e territoriali; Unità Tecnica Antartide.

Video progetto ‘Share Art’ con particolare dell’alert anti Covid
https://www.youtube.com/watch?v=U6_hKPPtMQQ
https://www.youtube.com/watch?v=A-4cQ9bkFLI

Fotogallery

Rassegna Progetto Share Art

Il tool di valutazione e trattamento del rischio cyber, sviluppato da AgID, consente ad ogni PA di effettuare le operazioni di self assessment, i piani di trattamento e il monitoraggio delle iniziative volte a ridurre il livello di rischio informatico.

Per individuare una metodologia di gestione del rischio informatico, è fondamentale partire dalla definizione e dell’analisi del contesto (interno e esterno) della PA, così da individuare le peculiarità che caratterizzano tale contesto e il possibile insieme delle minacce a cui può essere esposto.
L’assessment che AgID effettua sui servizi della PA, in fase di autovalutazione, consiste in un’accurata mappatura degli stessi al fine di garantire un calcolo puntuale e attendibile del livello di rischio.
Per approfondire: https://www.sicurezzait.gov.it/cyber/

Un anno fa, la Big Data Association ha accolto con favore le proposte di progetto che richiedevano risorse informatiche per contribuire alla mitigazione dell’impatto della pandemia COVID-19. Ricercatori di tutte le nazionalità affiliati ad istituzioni italiane sia pubbliche che private hanno presentato ambiziosi progetti di ricerca.

Lo studio, “Modello Euleriano-Lagrangiano delle goccioline di tosse irradiate dalla luce ultravioletta-C in relazione alla trasmissione SARS-CoV-2”, pubblicato il 9 marzo, è stato scritto da Valerio D’Alessandro, Matteo Falone e Luca Giammichele, Università Politecnica delle Marche.
Gli autori desiderano ringraziare l’Associazione Big Data che ha premiato questa ricerca nell’ambito del progetto COVID19-Accesso rapido al programma di strutture di supercalcolo HPC, e l’ENEA per aver concesso loro l’accesso a CRESCO6.

Di seguito la sintesi della ricerca su Flow and the Virus special topic lanciata da Physics of Fluids.
È noto che diversi virus, così come SARS-CoV-2, possono essere trasmessi per diffusione aerea di micro-goccioline di saliva.
Questa ricerca mira a fornire un contributo alla modellazione numerica della diffusione delle goccioline di saliva prodotta dalla tosse. Vale la pena notare che i diametri delle goccioline di interesse in questo lavoro sono tali da rappresentare l’emissione tipica durante un colpo di tosse. In particolare, viene approfondito il noto problema della distanza di sicurezza da mantenere per evitare la trasmissione del virus in assenza di vento esterno. Vengono così introdotti nuovi indici in grado di valutare il rischio di contaminazione e viene valutata la possibilità di inattivare le particelle virali mediante una sorgente di radiazione ultravioletta-C (UV-C) esterna.

Link a ulteriori letture al progetto di ricerca:

https://aip.scitation.org/doi/full/10.1063/5.0039224
https://aip.altmetric.com/details/95210968/news
https://academictimes.com/ultraviolet-light-could-slow-the-spread-of-covid-19-at-close-distances/

Oltre 4mila simulazioni numeriche complesse effettuate da istituzioni di ricerca italiane che hanno chiesto di collaborare con ENEA nella lotta contro il Covid per sfruttare la potenza di calcolo del supercomputer CRESCO6, entrato nel 2018 nella TOP500 delle macchine per il supercalcolo più potenti al mondo.
A un anno dalla messa a disposizione gratuita, CRESCO6 ha elaborato simulazioni di dinamica molecolare (Molecular Dynamics – MD) e fluidodinamica computazionale (Computational Fluid Dynamics, CFD), finalizzate sia ad individuare molecole per nuovi farmaci attivi contro il virus che studiarne la propagazione tra le persone in ambienti chiusi.
“La tecnologia HPC – High Performance Computing è stata in grado di accelerare l’innovazione in tantissimi settori dell’economia e della conoscenza e oggi si sta rivelando utilissima nella ricerca di farmaci, vaccini e nell’elaborazione di dati medici”, sottolinea Massimo Celino, ricercatore ENEA della divisione Sviluppo di sistemi per l’informatica e l’ICT.

È ancora possibile sottoporre una richiesta di risorse computazionali sui sistemi HPC CRESCO, inviando una mail a crescoforcovid19@enea.it
Per maggiori informazioni:
Massimo Celino, ENEA – Divisione Sviluppo di sistemi per l’informatica e l’ICT, massimo.celino@enea.it

Ricerche scientifiche basate su dati CRESCO6
A Nonequilibrium Alchemical Technique for Absolute Binding Free Energy Calculations: Application to Ligands of the SARS-CoV-2 Main Protease
https://dx.doi.org/10.1021/acs.jctc.0c00634

Targeting the SARS-CoV-2 spike glycoprotein prefusion conformation: virtual screening and molecular dynamics simulations applied to the identification of potential fusion inhibitors
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S016817022030383X