Abstract The discovery of energy materials increasingly couples high-throughput computation with machine learning, but the data and models behind a given study are rarely left in a state that lets others, or the original authors months later, re-run or extend the work. IEMAP, Italian Energy Materials Acceleration Platform, was built within the Italian Mission Innovation programme to support the management, analysis and reuse of heterogeneous experimental and computational data on energy materials, with electrochemical storage as its primary use case. Data are organized as projects, each described by structured metadata kept in MongoDB and linked to raw files held in a Ceph object store by content hash. The platform offers interactive access through a web interface and programmatic access through an open-source Python client (iemap-mi) that lets a researcher script ingestion, query and inference together. A trained graph neural network (geoCGNN) is served as an endpoint returning the formation energy and redox potential of a candidate crystal, so the model runs against the same store that holds its inputs. We report a component-level FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) assessment of the platform, publish the domain ontology that underpins its interoperability, and outline a roadmap towards native semantic querying and knowledge-graph integration. As a demonstration, we reproduce a study of Ni/Ti-doped P2-NaMnO2 sodium-ion cathodes as a single, openly accessible IEMAP workflow that screens a large compositional space, identifies promising chemistries, and stores all intermediate and final results for reuse. The contribution is the infrastructure that turns a one-off computation-and-ML study into a reusable resource for energy-materials research. https://www.mdpi.com/2313-0105/12/9/355

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.

Nelle scorse settimane Microsoft ha eseguito alcune modifiche sui propri sistemi relativamente alla gestione delle Licenze dei propri prodotti. Questa operazione sta provocando diverse segnalazioni, proprio relative alle licenze, su alcuni prodotti Microsoft utilizzati in ENEA. La segnalazione fa riferimento alla necessità di “aggiornare la licenza” o ad una prossima scadenza per alcune funzionalità. In generale è sufficiente: – Chiudere tutte le applicazioni Microsoft 
- Aprire l’applicazione Microsoft Word, senza aprire alcun documento 
- Cliccare sul bottone “aggiorna licenza” presente nella voce Account del Menù di sinistra. Il dettaglio di quanto esposto è illustrato nella pagina del sito ICT. https://ict.enea.it/wp-content/uploads/asie_docs/RIATTIVAZIONE-LICENZE-OFFICE365.pdf


L’ultima classifica di Top500 di giugno 2025 riporta che il nostro CRESCO8 si è piazzato al 228° posto. E’ una notizia che ci riempie di grande soddisfazione. Giovanni Ponti, direttore della Divisione Ict di ENEA, ha dichiarato che: “Ringrazio ancora una volta tutto il personale TERIN-ICT, che con professionalità e grande impegno ha contribuito alla realizzazione e al raggiungimento di questo importante risultato, e le direzioni TERIN e NUC che hanno supportato questa iniziativa. Ora ci attendono nuove sfide. Continuando così certamente manterremo alto il ruolo dell’ICT e dell’ENEA nel panorama delle risorse di calcolo mondiali”.

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”.

LABS AND TECHNOLOGIES FOR THE ACCELERATED DESIGN OF MATERIALS FOR ENERGY How, where and why to get involved with IEMAP services and infrastructures Link to participate in Partecipa alla riunione ora https://www.mission-innovation.it https://iemap.enea.it    

Evento Demolab AI. Potenza di calcolo e gestione del dato digitale come motore per l’AI ENEA CR Brindisi, Ss7 Appia km 107, (edifico 6) 9,30-17,30 Iscrizioni Locandina CETMA-DIHSME (abbreviato in DIHSME) è la proposta di Hub Digitale Europeo per le regioni Puglia e Basilicata, promossa da ENEA in collaborazione con il CETMA ed altre istituzioni ed imprese del territorio. Il progetto DIHSME mira ad assistere e stimolare le Piccole e Medie Imprese (PMI) e le Pubbliche Amministrazioni (PA) nell’uso di Intelligenza Artificiale (AI), Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC) e Cybersecurity (CS). La partnership di progetto considera le tecnologie AI, HPC e CS come potenti leve per incoraggiare l’evoluzione dei territori verso obiettivi di sviluppo sostenibile economico, ambientale e sociale, specialmente se coinvolgono le PMI (che rappresentano il 99% della struttura economica dei nostri territori) e le istituzioni locali. Il Consorzio DIHSME crede che diffondere AI, HPC e CS tra le PMI possa aiutarle a crescere economicamente e anche da un punto di vista occupazionale. La missione di DIHSME è assistere le PMI e le PA nell’implementazione di queste tecnologie, agendo non solo sulle attività di ‘problem solving’ (ad esempio, ricerca, ingegneria, servizi innovativi), ma anche sulle attività di ‘problem setting’ (consapevolezza, comprensione dei problemi, raccolta fondi, pianificazione aziendale, relazioni nella catena di fornitura, ecc.). La scarsità oggettiva di risorse umane ed economiche per le attività di problem solving delle PMI genera un circolo vizioso perché esse non sono consapevoli dei benefici dell’innovazione e tendono a non investire in nuove tecnologie. Questo progetto si pone l’obiettivo di effettuare un vero trasferimento tecnologico nei domini sopramenzionati, aiutando gli investimenti e la crescita dell PMI e della PA attraverso anche le attività di training, di test before invest e di accompagnamento al funding, che consentano di rafforzare il tessuto imprenditoriale e di servizi dell’intero territorio pugliese e lucano. Link al sito 

Seminario. Digitalizzazione avanzata, supercalcolo ed AI per i Digital Innovation Hub Bari, 30 settembre 2024 ore 9,30 CCEI ENEA Bari, via G Petroni, 15F (possibilità di collegamento online) Nell’ambito delle attività di awareness previste dall’EDIH CETMA-DIHSME un seminario informativo organizzato da ENEA, in collaborazione con Enterprise Europe Network e intitolato “Digitalizzazione avanzata, supercalcolo e Intelligenza Artificiale per i Digital Innovation Hub”. Iscrizioni Locandina CETMA-DIHSME (abbreviato in DIHSME) è la proposta di Hub Digitale Europeo per le regioni Puglia e Basilicata, promossa da ENEA in collaborazione con il CETMA ed altre istituzioni ed imprese del territorio. Il progetto DIHSME mira ad assistere e stimolare le Piccole e Medie Imprese (PMI) e le Pubbliche Amministrazioni (PA) nell’uso di Intelligenza Artificiale (AI), Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC) e Cybersecurity (CS). La partnership di progetto considera le tecnologie AI, HPC e CS come potenti leve per incoraggiare l’evoluzione dei territori verso obiettivi di sviluppo sostenibile economico, ambientale e sociale, specialmente se coinvolgono le PMI (che rappresentano il 99% della struttura economica dei nostri territori) e le istituzioni locali. Il Consorzio DIHSME crede che diffondere AI, HPC e CS tra le PMI possa aiutarle a crescere economicamente e anche da un punto di vista occupazionale. La missione di DIHSME è assistere le PMI e le PA nell’implementazione di queste tecnologie, agendo non solo sulle attività di ‘problem solving’ (ad esempio, ricerca, ingegneria, servizi innovativi), ma anche sulle attività di ‘problem setting’ (consapevolezza, comprensione dei problemi, raccolta fondi, pianificazione aziendale, relazioni nella catena di fornitura, ecc.). La scarsità oggettiva di risorse umane ed economiche per le attività di problem solving delle PMI genera un circolo vizioso perché esse non sono consapevoli dei benefici dell’innovazione e tendono a non investire in nuove tecnologie. Questo progetto si pone l’obiettivo di effettuare un vero trasferimento tecnologico nei domini sopramenzionati, aiutando gli investimenti e la crescita dell PMI e della PA attraverso anche le attività di training, di test before invest e di accompagnamento al funding, che consentano di rafforzare il tessuto imprenditoriale e di servizi dell’intero territorio pugliese e lucano. Link al sito