L‘INFN ha da molti anni sviluppato una propria infrastruttura dedicata al calcolo scientifico. Sia l’analisi dei dati prodotti dai grandi esperimenti che le simulazioni teoriche hanno infatti bisogno di potenza di calcolo, di grandi quantità di storage e di reti ultraveloci. In generale la sinergia tra capacità di calcolo e velocità delle reti è fondamentale per la creazione di infrastrutture informatiche scalabili ed efficienti. I moderni ambienti di calcolo richiedono reti ad alta velocità per consentire la comunicazione efficiente tra sistemi distribuiti e la condivisione di risorse computazionali. L’INFN è il proponente del Centro Nazionale di supercalcolo ICSC che punta a sviluppare un’infrastruttura distribuita di calcolo scientifico, di tipo Data Lake, accessibile a tutta la comunità di ricerca nazionale, integrando e potenziando con i fondi messi a disposizione dal PNRR le risorse di calcolo esistenti e estendendo le reti in grado di scambiare dati alla velocità del terabit al secondo a tutto il territorio nazionale.
I computer quantistici sono da tempo considerati una sorta di “santo graal” dell’innovazione tecnologica, capaci di rivoluzionare il mondo informatico e l’intera società grazie alle loro applicazioni.
I computer e i supercomputer sono oggi strumenti essenziali per la ricerca in fisica, allo scopo di analizzare dati sperimentali e implementare modelli teorici utili a studiare fenomeni spesso molto complessi, impossibili da indagare con strumenti analitici tradizionali.
L’aumento della sensibilità e dell’efficienza degli esperimenti di fisica, unita all’utilizzo di un’elettronica sempre più tecnologicamente avanzata, ha portato negli ultimi decenni a un’esplosione della quantità di dati raccolti durante gli esperimenti.
L’integrazione dell’apprendimento automatico o machine learning – ossia la capacità di una macchina di apprendere e migliorare le proprie performance con l’esperienza – nella modellizzazione di sistemi fisici e nell’analisi dei dati sperimentali sta offrendo opportunità molto interessanti (in alcuni casi rivoluzionarie) per la comunità scientifica.
Fin dagli albori dell’indagine scientifica sui fenomeni naturali, la costruzione di modelli semplificati della realtà fisica ha costituito uno strumento essenziale per studiare sistemi più o meno complessi.