Il Settore Informatica Visuale e ad Alta Intensità di Dati (Visual and Data-intensive Computing - ViDiC) si dedica alla ricerca, sviluppo e applicazione di soluzioni innovative e scalabili per acquisire, creare, elaborare, distribuire, esplorare e analizzare insiemi di dati complessi e/o massivi provenienti da simulazioni o da misurazioni di fenomeni, oggetti, ambienti o processi reali.
In particolare, ci concentriamo, a livello metodologico, sulle seguenti tematiche.
- Scalabilità dei metodi e tecnologie di convogliamento, elaborazione, gestione e analisi di grossi insiemi o flussi di dati. L’estesa tematica è centrata attorno allo studio, sviluppo e applicazione di tecniche allo stato dell’arte di HPC, calcolo distribuito, automazione e alla loro combinazione per ampliare le possibilità di raccogliere e fruire dei dati a disposizione in maniera efficiente, riproducibile, sicura ed affidabile.
Principali parole chiave: big data, automazione e orchestrazione, workflows, riproducibilità, calcolo ad alte prestazioni e calcolo distribuito. - Modellistica matematica, simulazione numerica, aggregazione e analisi dati e, ove rilevante, apprendimento automatico e intelligenza artificiale, per migliorare la comprensione e la risoluzione di problemi complessi a fini predittivi e di intervento.
Principali parole chiave: modellistica matematica, simulazione numerica, machine learning, physics-informed networks, demand & response. - Modellazione, integrazione e gestione di dati eterogenei e interoperabilità tra processi in diversi domini di applicazione mediante standard e formalismi aperti orientati a preservare la semantica. Il fine è supportare l’acquisizione, la condivisione e l’analisi collaborativa di dati complessi, migliorandone la comprensione e il riuso grazie a un focus specifico sul loro significato e sul contesto di generazione, sulla tracciabilità in ogni fase del processo e sulla gestione sofisticata del consenso di utilizzo.
Principali parole chiave: Findability - Accessibility - Interoperability - Reusability (FAIR), standardizzazione, modellazione semantica, integrazione e gestione dati, tracciabilità e provenance. - Calcolo visuale e geometrico (visual & geometric computing) per elaborare, analizzare e sintetizzare dati visivi e spaziali. L'obiettivo è di consentire ai computer di trasformare dati simulati o misurati in informazioni visive o geometriche e di creare metodi scalabili ed intuitivi per consentire agli utenti di esplorare e interagire con contenuti visivi e geometrici massivi e/o complessi.
Principali parole chiave: computer grafica, geometria computazionale, visualizzazione scientifica e dell'informazione, visione artificiale, geometric and visual machine learning, 3D/XR/VR/AR, fabbricazione digitale. Vedi anche [VIC].
Sebbene il nostro lavoro sia trasversale a molti ambiti applicativi, siamo particolarmente attivi nei campi della biomedicina, della medicina di precisione e dell'informatica clinica, incluse la patologia digitale e computazionale, le biobanche digitali, la genomica e la modellazione in silico di fenomeni chimico-fisici e biologici a livello molecolare e cellulare per applicazioni mediche e farmacologiche. Siamo anche molto attivi nell’informatica urbana e nelle scienze del patrimonio culturale, in particolare nella ricostruzione intelligente di ambienti strutturati, forme e materiali e nell'esplorazione interattiva di modelli complessi e annotati, nei campi dell’imaging e della geofisica computazionale, e nell’ambito dell'energia e dell'ambiente, con un focus su meteo-climatologia e sulla previsione e controllo di produzione e consumo elettrico nell’ottica della transizione energetica. Le attività si svolgono principalmente nell'ambito di collaborazioni con partner, tra cui organizzazioni internazionali, industrie, università, centri di ricerca, IRCCS, musei e altre istituzioni culturali, con particolare attenzione agli impatti di interesse pubblico e alla diffusione delle conoscenze, anche attraverso lo sviluppo di standard e buone pratiche.
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