Digital Twin for HPC monitoring with Data Science techniques
| Docente di riferimento |
Marta Chinnici (ENEA), Davide De Chiara (ENEA) |
| Obiettivi e profilo occupazionale |
I gemelli digitali (Digital Twins) sono sempre più importanti, perché consentono di simulare e prevedere il comportamento di un oggetto o in questo caso di una infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni, permettendo quindi la riduzione dei consumi energetici, l'ottimizzazione dei processi di calcolo e l'individuazione di possibili anomalie. Per creare un DT servono competenze eterogenee: infrastrutturali per creare l’architettura di raccolta dati da sensori IoT, informatiche per gestire i dati e elaborarli, matematiche per modellare con i dati in possesso il processo reale e creare algoritmi di controllo/previsione e HPC poiché la mole di dati raccolta è tale che è necessario riuscire a gestire in modo scalabile gli algoritmi che li elaborano. L’obiettivo del corso è quello di fornire ai partecipanti le competenze di base necessarie per creare e gestire un gemello digitale: - infrastrutturali per creare l’architettura di raccolta dati da sensori; - informatiche per gestire la mole di dati e elaborarli con l’aiuto del supercalcolo; - matematiche per modellare processi reali con tecniche di data science per ii controllo/previsione. Questo workshop intende fornire un’introduzione al DT nella sua declinazione digitale. Verrà mostrato lo stato dell’arte del DT, con un focus sul Design DT ed il Service DT, cioè il Digital Twin usato sia in fase di progettazione virtuale che in fase di produzione per analisi predittive. Verrà messa in luce la necessità della simulazione avanzata tramite l’uso di calcolatori massicciamente paralleli ad alte prestazioni (HPC, High Performance Computing). Verrà mostrato il caso d’uso Digital Twin Data Center in collaborazione con l’ industria. |
| Moduli formativi |
Modulo 1 – Introduzione al DT ed alle infrastrutture di supercalcolo; Modulo 2 – Strumenti utili: procedure di parallelizzazione, tecniche di data science per analisi predittive; Modulo 3 – Digital Twin per il monitoring di infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni |
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Livello |
Base |
| Durata |
Ore: 3 Giornate: c.a 1 giornate di aula/online |
| Potenziale coinvolgimento di imprese |
Possibilità di svolgere progetti di approfondimento con le aziende partner del Rome Technopole ed esterne |
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Modalità di valutazione
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Test di valutazione
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