Con Sandro Fiore
Negli ultimi due decenni, la scoperta scientifica è diventata sempre più guidata dalla grande disponibilità di dati da molteplici fonti (includendo, tra l’altro, simulazioni, osservazioni e reti di sensori) e dalla necessità di integrarli, processarli e analizzarli in modo opportuno.
In un tale Continuum Digitale, l’High Performance Computing può essere considerato un elemento centrale in quanto serve esigenze di elaborazione eterogenee (dalle simulazioni, fino al machine/deep learning e l’Intelligenza Artificiale) per affrontare sfide scientifiche e ingegneristiche.
In un panorama così dinamico, in cui il calcolo, la rete e i dati sono parte integrante dello stesso ecosistema, l’innovazione HPC è un fattore chiave per il calcolo avanzato su larga scala.
La sessione metterà in evidenza il ruolo orientato all’innovazione dell’HPC nel Digital Continuum e come esso possa accelerare la scoperta scientifica nell’ambito dell’intero ciclo di vita del dato tramite l’uso di infrastrutture di supercomputing eterogenee.
Relatore
Sandro Fiore, Ph.D., è professore associato al Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione dell’Università di Trento e docente presso la School of Innovation (Trento). La sua attività di ricerca si concentra su data science e learning, gestione dei dati scientifici e big data nel dominio climate change, in ambienti HPC su larga scala.
In precedenza, ha svolto attività di ricerca presso la Fondazione Euro-Mediterranean Center on Climate Change (CMCC) nell’ambito della divisione di Calcolo Scientifico Avanzato e nel team di ricerca su Data Science lavorando su Climate Informatics.
È stato Visiting Scientist presso il Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) e presso l’Università di Chicago, lavorando nell’ambito della gestione dei dati climatici su larga scala. È editor del libro Grid and Cloud Database Management e coautore dell’articolo The International Exascale Software Project roadmap.