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. Grazie alla loro capacità di eseguire calcoli complessi a elevata velocità, i supercomputer a disposizione di molti esperimenti d’avanguardia sono in grado di affrontare in modo efficiente numerosi problemi: per esempio modellizzare il comportamento dei fluidi in condizioni estreme, simulare collisioni di particelle ad altissima energia o studiare la dinamica di formazione delle galassie.
I campi di applicazione vanno naturalmente ben oltre la fisica fondamentale: supercomputer sono oggi cruciali, per esempio per indagare il comportamento dei cosiddetti “sistemi complessi”, con applicazioni che vanno dallo studio delle pandemie alla finanza, passando per la meteorologia e la medicina, fino alla modellizzazione climatica.
L’INFN è da sempre in prima linea nella gestione di risorse informatiche avanzate e nello sviluppo di infrastrutture computazionali ad alte prestazioni, sia per esperimenti e ricerche di fisica fondamentale, sia per applicazioni. In particolare, nel 2023 l’INFN è stato proponente del Centro nazionale di ricerca in High Performance Computing, Big Data e Quantum Computing, uno dei cinque centri nazionali previsti dal PNRR (Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza). Il centro conta 51 membri fondatori distribuiti su tutto il territorio nazionale, provenienti dai settori pubblico e privato, dal mondo della ricerca scientifica e dell’industria, ed è nato con il triplice obiettivo di costruire un’infrastruttura di supercalcolo italiana, aggregare le risorse di ricerca e di innovazione nei settori maggiormente strategici per il Paese, e posizionarsi come piattaforma nazionale a supporto di iniziative scientifiche e industriali.
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.
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‘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.
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.