Institute for high performance computing and networking (ICAR)

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  • Institute for high performance computing and networking (ICAR) (literal)
  • Istituto di calcolo e reti ad alte prestazioni (ICAR) (literal)
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  • The Institute of High Performance Computing and Networking (ICAR - Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni) has been established on May 2001 and is operating since June 2002. The mission of ICAR is to provide suitable solutions in terms of research, technological transfer and high education in the area of high performance and intelligent systems and to carry out both basic and applied research for the design, the development and the application of high performance and complex functionality computing systems, possibly in distributed environments. The Institute is located at Rende (Cosenza) and has two branches in Naples and in Palermo. ICAR presently enrols around 60 researchers and technicians, equally distributed on the three sites. In addition many professors from University of Calabria, University \"Magna Graecia\" of Catanzaro, University \"Mediterranea\" of Reggio Calabria, University \"Federico II\" of Naples and University of Palermo have research appointments with ICAR and actively cooperate in the research activities of the Institure. ICAR conducts basic and applies research to advancing knowledge, to defining novel methodologies and tools and to developing innovative applications in the areas of High Performance Computing and Networking and of Intelligent Systems with Complex Functionalities, cooperating with the academic world and with other private and public research organizations active in such areas. In addition to its research activities, the Institute is interested in the pre-competitive development and technological transfer of research results, and carries out educational and training activities, through scholarships and research fellowships, advanced post-graduate specialization courses, and non-university higher education activities. (literal)
  • L'Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni (ICAR) è stato costituito nel Maggio 2001 ed è operativo dal Giugno 2002 con l’obiettivo di fornire adeguate soluzioni in termini di ricerca, trasferimento tecnologico e formazione nell'area dei sistemi ad alte prestazioni e a funzionalità complessa e di svolgere attività di ricerca di base e applicata nel settore della progettazione, dello sviluppo e dell’applicazione di sistemi di calcolo ad alte prestazioni e dei sistemi intelligenti, anche in ambienti distribuiti. L'Istituto ha sede a Cosenza ed ha ulteriori due sedi distaccate a Palermo e a Napoli. All'Istituto afferiscono circa 60 tra ricercatori e tecnici, equamente distribuiti tra le tre sedi. Inoltre, con l'Istituto collaborano, in qualità di ricercatori associati ed incaricati, vari docenti e ricercatori dell'Università della Calabria, dell'Università \"Magna Graecia\" di Catanzaro, dell'Università \"Mediterranea\" di Reggio Calabria, dell'Università \"Federico II\" di Napoli, dell'Università Parthenope di Napole, della Seconda Università di Napoli e dell'Università di Palermo. L'ICAR svolge attività di ricerca di base e applicata per l'avanzamento delle conoscenze e per la definizione di nuove metodologie e strumenti e lo sviluppo di applicazioni significative nel settore dei Sistemi e Reti ad Alte Prestazioni e dei Sistemi Intelligenti e a Funzionalità Complessa; collabora e compete con i più qualificati centri internazionali che svolgono attività di ricerca nelle aree di interesse dell’Istituto; promuove e sostiene tramite attività di trasferimento tecnologico l’utilizzo pervasivo e innovativo di tali sistemi nei settori industriale, commerciale e della Pubblica Amministrazione; partecipa a progetti di ricerca scientifica e tecnologica che abbiano l’obiettivo di coinvolgere e stimolare i ricercatori attraverso la costituzione di gruppi interdisciplinari per la risoluzione efficiente di problemi complessi. (literal)
Istituto esecutore di
Prodotto
Ha afferente
Codice
  • ICAR (literal)
Nome
  • Istituto di calcolo e reti ad alte prestazioni (ICAR) (literal)
  • Institute for high performance computing and networking (ICAR) (literal)
Parte di
Afferisce a
Collaborazioni
  • L'ICAR ha attivato collaborazioni con vari gruppi di ricerca nazionali ed internazionali e con varie industrie, aziende di servizi ed enti pubblici. Istituti del CNR: • ISTI, Pisa • IASI, Roma • ISTC, Trento • IMATI, Genova • IIT, Pisa • ITIA, Roma • IAMC, Capo Granitola • Istituto Motori (IM), CNR, Napoli • Istituto di Biostrutture e Bioimmagini (IBB), CNR, Napoli • Istituto di Cibernetica “Edoardo Caianiello” (ICIB), CNR, Napoli Università Italiane: • CINI (consorzio interuniversitario per l'informatica) • CNIT (consorzio interuniversitario per le telecomunicazioni) • Dipartimento DEIS e Dipartimento di Matematica dell'Università della Calabria • Centro di Eccellenza MIUR per il Calcolo ad Alte Prestazioni dell'Università della Calabria • Dipartimento di Medicina Sperimentale dell'Università \"Magna Graecia\" di Catanzaro • Dipartimento DIMET dell'Università \"Mediterranea\" di Reggio Calabria • Dipartimento di Informatica e Sistemistica dell'Università \"La Sapienza\" di Roma • Politecnico di Milano • Dipartimento di Informatica e Dipartimento di Matematica dell’Università di Pisa • Università LUISS Guido Carli • Centro per le Tecnologie Computazionali Avanzate (CACT) dell'Università di Lecce • Università della Basilicata • Dipartimento di Biologia, Dipartimento di Informatica e Sistemistica, Dipartimento di Matematica e Applicazioni e Dipartimento di Matematica e Statistica dell’Università degli studi di Napoli \"Federico II\" • Dipartimento di Matematica e Statistica, Dipartimento di Scienze Applicate e Dipartimento per le Tecnologie dell’Università degli Studi di Napoli “Parthenope” • Dipartimento di Ingeneria Aerospaziale e Meccanica, Dipartimento di Matematica e Dipartimento di Patologia della Seconda Università degli Studi di Napoli • Facoltà di Studi Politici e per l’Alta Formazione Europea e Mediterranea “Jean Monnet”, Seconda Università degli Studi di Napoli • Dipartimento di Oncologia Sperimentale, Università di Milano • Dipartimento di Ingegneria Meccanica, Università di Roma Tor-Vergata • Dipartimento di Ingegneria dell' Informazione e Ingegneria Elettrica, Università degli Studi di Salerno • Dipartimento di Ingegneria Informatica, Dipartimento di Matematica e Applicazioni e Dipartimento di Igiene e Microbiologia dell’Università di Palermo • Università di Bologna Istituzioni di ricerca italiane • ASI, Roma • Centro Ricerche Enrico Fermi, Roma • IFOM – IOE, Milano • Telethon Institute of Genetics and Medicine (TIGEM), Napoli • Istituto Zooprofilattico Sperimentale per la Sicilia Università ed enti di ricerca stranieri • Dipartimento di Computer Science dell'Università della California di Los Angeles (USA) • Università of Pittsburgh (USA) • Università di Chicago (USA) • UBC (Canada) • School of Computer Science and IT, University of Nottingham • Cardiff University (UK) • CCT Center for Computation & Technology (USA) • FORTH-ICS (Grecia) • Politecnico di Vienna • INRIA di Parigi • Institute for Parallel Processing (IPP), Bulgarian Academy of Science (BAS), Sofia, Bulgaria • Institute of Computer Science (IPI), Polish Academy of Sciences (PAN), Varsavia, Polonia • Institute of Mathematics, Helsinki University of Technology, Helsinki, Finlandia • IRISA, INRIA, Rennes, Francia • Center for Applied Optimization, University of Florida, Gainesville, FL, USA • Department of Mathematics, Case Western Reserve University, Cleveland, OH, USA • Industrial Engineering Department, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA • Institute for Advanced Computer Studies, University of Maryland, College Park, MD, USA • Lawrence Livermore National Laboratory. Livermore, CA, USA • Georgia Institute of Technology (USA) • Boston University (USA) • University of Reading (UK) • Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (F) • Université Paul Sabatier, Toulouse (F) • EPFL - Ecole Polytechinque Federale de Lausanne (CH) • Universidad Complutense Madrid, (ES) • University of Technology, Sydney (AUT) • Lancaster University (UK) • RMIT University, Melbourne (AUT) • Kansas State University (USA) • Center for Applied Autonomous Sensor Systems (AASS) of Örebro University, Sweden (S) Enti pubblici • Regione Campania • Regione Calabria • Regione Sicilia • Azienda di Rilievo Nazionale e di Alta Specializzazione Ospedale Civico e Benfratelli G. Di Cristina e M. Ascoli, Palermo Aziende • ESAOTE S.p.A, Genova • AlmavivaSud SpA • CM Sistemi SpA • SELEX Sistemi Integrati SpA • THINK3 Inc • EUTELIA SpA • EXEURA s.r.l. (spin-off dell'Università della Calabria) • Orangee srl • IFM srl • T&S srl • ID-TECH s.r.l. • Herzum Software Solutions srl • ELSAG SpA • MCT SpA • BLG SpA • NEC • SAP • Telefonica • Xlab • Red Flag Software • Edge-IT • EADS • EDF • TXT e-solutions S.p.A. • Consorzio Milano Ricerche • Beta 80 S.p.A • ACP s.r.l. • C.R.F. • S.c.p.A., Electrolux Logistics Italy SpA. • Sun Microsystems Italia S.p.A., Roma • Xerox Research Center, Grenoble, Francia • ALCATEL • Tecnomare • STMicroelettronics • Engineering Ingegneria Informatica ° Telecom Italia . Vision Device S.r.l (literal)
Attività di formazione
  • I ricercatori dell'ICAR svolgono qualificate attività di formazione presso università ed enti di formazione. I ricercatori della sede di Cosenza ricoprono per contratto vari insegnamenti afferenti ai Corsi di laurea in Ingegneria Informatica e Ingegneria Gestionale della Facoltà di Ingegneria dell'Università della Calabria, alla Facoltà di Scienze Politiche dell'Università della Calabria, al Corso di laurea in Informatica dell'Università della Calabria, al Corso di laurea in Ingegneria Informatica e Biomedica dell'Università di Catanzaro. Inoltre, sono correlatori di decine di tesi del Corso di laurea in Ingegneria Informatica dell'Università della Calabria. I ricercatori della sede di Napoli ricoprono per contratto vari insegnamenti della Facoltà di SMFN e di Ingegneria dell'Università di Napoli \"Federico II\", della Seconda Università di Napoli e della Università Parthenope. Essi sono correlatori di decine di tesi del Corso di laurea in Informatica, Matematica e Ingegneria Informatica di tali università, nonchè tutor di numerosi stage formativi. Inoltre, da anni i ricercatori svolgono attività di coordinamento e formazione nell’ambito di progetti IFTS con gli Istituti Superiori del Territorio Campano. I ricercatori della sezione di Palermo hanno svolto dal 2000 ad oggi numerosi incarichi di insegnamento presso l’Università di Palermo per varie Facoltà e Corsi di Laurea: Ingegneria Informatica, Ingegneria delle Telecomunicazioni, Ingegneria Gestionale, Lettere e Filosofia, Medicina, Scienze MM.FF.NN., Scienze della Formazione. Hanno svolto attività di formazione in vari Master organizzati dall’Università di Palermo ed altri Enti Pubblici (CRES di Monreale, Cutgana di Catania, Regione Sicilia, etc.), per corsi di formazione professionale (ASL 6 di Palermo, vari Licei, Istituti Tecnici Superiori, Istituti Tecnico-Professionali della Sicilia). Le attività di formazione riguardano inoltre tirocini, tesi di laurea, tesi di dottorato per Corso di laurea ed il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell'Università di Palermo. (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/localizzazione.owl#via
  • Via Pietro Bucci - Cubo 7/11C (literal)
Cap
  • 87036 (literal)
Città
  • Rende (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/localizzazione.owl#provincia
  • CS (literal)
Telefono
  • 0984493847-48 (literal)
Codice CDS
  • 018 (literal)
Servizi
  • L'ICAR, pur non avendo ancora organizzato in maniera istituzionale un servizio di calcolo, fornisce, soprattutto attraverso la sede di Napoli, supporto e consulenza scientifica a vari gruppi di ricerca tramite la propria infrastruttura informatica e telematica, composta da vari sistemi paralleli e distribuiti ad alte prestazioni, che costituisce una Griglia computazionale di Istituto (IcarGrid) che connette le tre sedi (CS-NA-PA) attraverso nodi computazionali ad elevate prestazioni. La strumentazione disponibile è la seguente: • Presso la sede di Cosenza - Un cluster ibrido ad alte prestazioni con architettura multi/CPU-multi/GPU costituito da 12 nodi di calcolo con 24 CPU Intel di tipo Nehalem con 96 core e 6 nodi server GPU di tipo nVidia s1070 con 24 GPU TESLA con 5760 core con una rete di interconnessione Infiniband a bassa latenza. - 1 cluster di nuova generazione basato su 8 nodi bi-processore a 64 bit di tipo Itanium-2 connessi da una rete a bassa latenza di tipo Myrinet e con un nodo server di tipo Itanium-2 per la gestione del sistema, 2 GB di Ram per nodo, rete di interconnessione Gigabit Ethernet. - 1 cluster con 8 nodi bi-processori Pentium IV, 4 GigaBytes di memoria Ram. - 4 Pentium IV con sistema operativo Linux, 1 GB di Ram collegati in rete wifi. - Rete di Pc, notebook e palmari connessi in rete attraverso la rete GigaEthernet e/o tramite una rete wireless. - Rete di 10 sensori wireless standard IEEE 802.15.4 ZigBee MICA Z, con componenti per il monitoraggio di temperatura, suono, luce, orientamento, per l'integrazione di dati streaming in architetture di tipo Griglia. • Presso la sede di Napoli - 1 cluster HP XC 6000 con 64 nodi biprocessore Intel Itanium 2, 1.4 Ghz, Memoria 4GB RAM, 36 Gbyte per nodo, sistema di Storage costituito da HP SAN (Storage Area Network) EVA 3000 con 720GB di spazio, connessione dei nodi ad alta velocità con Quadrics QsNetII Elan 4, Sistema operativo Linux for High Performance Computing 3 (basato su Red Hat Enterprise Linux AS 3),rete di interconnessione Gigabit Ethernet. - 1 cluster Beowulf di 19 nodi con processore Intel Pentium 4 a 1500MHz, Memoria di 512MB, Hard disk 40GB, Sistema operativo Red Hat Linux 7.2 • Presso la sede di Palermo - 1 cluster ad elevate prestazioni costituito da 16 nodi biprocesssore Xeon 3,4 Ghz, 4 GB di memoria RAM, dotato di un sistema di storage da 6 TB e con canale di comunicazione Myrinet-Fiber; - 1 cluster ad elevate prestazioni costituito da 40 nodi monopocessore P4 1,5 Ghz, 1 GB di memoria RAM e 4 schede di rete.\" Le risorse computazionali dell'ICAR sono inserite nel testbed per applicazioni Grid realizzato nell'ambito del progetto CNR \"GRID e High Performance Computing\", che vede coinvolti diversi istituti CNR. Il test bed si propone come infrastruttura per la sperimentazione di applicazioni Grid da parte dei ricercatori CNR interessati all'utilizzo di tali tecnologie. Il personale dell'ICAR partecipa attivamente alla progettazione e alla realizzazione del testbed e fornisce supporto e consulenza scientifica per la progettazione e la realizzazione applicazioni Grid. In tale contesto la sede di Napoli ha instaurato una collaborazione con l'Istituto Motori che ha portato alla realizzazione di un testbed per la sperimentazione dell'utilizzo di tecnologie Grid in applicazioni di fluidodimanica numerica per le simulazioni motoristiche. (literal)
Competenze
  • Scienza ed Ingegneria della Conoscenza • data warehousing, analisi OLAP e sistemi per basi di dati innovativi, basi di dati spazio-temporali e tecnologie GIS • data mining e scoperta della conoscenza: tecniche di clustering su grafi e sequenze, co-clustering di dati ad alta dimensionalità, tecniche ottimizzazione non lineare per problemi di classificazione, individuazione di anomalie, estrazione di informazione, mining di dati spazio-temporali • privatezza e sicurezza nell’analisi OLAP e nel mining dei dati • workflow mining e process discovery: analisi di pattern di processi frequenti, tecniche di clustering per l’individuazione di ontologie di processi • analisi di grandi flussi continui di dati: interrogazione, aggregazione, clustering e classificazione • gestione, integrazione, compressione ed aggiornamento di dati XML • modelli di rappresentazione formali della conoscenza • reti neurali e tecniche di machine learning per l'elaborazione di dati sensoriali • collegamento delle informazioni percettive con le rappresentazioni linguistiche e semantiche • applicazioni robotiche, sistemi autonomi intelligenti e sistemi bio-inspired • modelli di interazione semplificata tra agenti software e utenti umani • sistemi multi-agenti intelligenti: integrazione di tecnologie di ingegneria della conoscenza ed ingegneria del software • tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per l’elaborazione di dati biomedici di struttura complessa • reti neurali autorganizzanti per la visualizzazione e la clusterizzazione non supervisionata di dati genomici e molecolari • applicazioni web-based per la creazione, la gestione e l’integrazione di data base di interesse biologico • metodologie di progettazione di sistemi multi-agente per la simulazione dei sistemi biologici • data warehousing e data mining per applicazioni di logistica Sistemi distribuiti intelligenti, calcolo ad alte prestazioni e paradigmi di calcolo innovativi • metodologie, tecniche e algoritmi per grid computing e sistemi peer to peer • tecniche di Intelligenza Artificiale per l’erogazione di servizi intelligenti di griglia e peer to peer • ambienti intelligenti di Problem Solving (PSE) per griglia • modellazione, gestione ed esecuzione di workflow dinamici ed adattivi su griglia con l'utilizzo di algoritmi decentralizzati e auto-organizzanti • middleware per ambienti di Griglia • dispiegamento e manutenzione di Griglie Computazionali • utlizzo e sviluppo di sistemi di cloud computing • tecniche ed algoritmi per la gestione di dati in reti di sensori • algoritmi paralleli efficienti e altamente scalabili su un'ampia gamma di architetture parallele e distribuite per la risoluzione di nuclei computazionali onerosi • architetture hardware e software innovative ed abilitanti per la bioinformatica • algoritmi e software per applicazioni data/compute-intensive mediante i paradigmi, gli strumenti e gli ambienti del calcolo scientifico parallelo e distribuito • algoritmi numerici e software matematico per applicazioni su larga scala • modelli matematici e moduli software per l'analisi dei dati genomici, proteomici e transcrittomici • tecniche e strumenti basati su algoritmi evolutivi per l'ottimizzazione, modellizzazione e rule discovery nella realizzazione di strumenti di tipo \"user-friendly”. • modelli di algoritmi evolutivi innovativi, nuove rappresentazioni e nuovi operatori indispensabili per modellare, ottimizzare ed automaticamente adattare sistemi pervasivi Media multi-dimensionali ed analisi di contenuti multi-mediali • Human-Centred Computing (HCC) per la progettazione ed implementazione di sistemi a supporto delle varie attività umane (es. human-computer-interaction, ubiquitous computing, virtual reality, software engineering, etc) • definizione di modelli architetturali e sviluppo di servizi ed ambienti a supporto delle applicazioni di HCC • metodi, strumenti e architetture per la realizzazione di ambienti user-friendly, pervasivi ed altamente immersivi • middleware orientati ai sistemi pervasivi e multimodali • trattamento e la visualizzazione di dati tridimensionali e stereoscopici • sistemi di localizzazione e tracciamento basati su tecnologie RFID • algoritmi per il trattamento di immagini e sequenze di immagini digitali • ontologie ed ambienti software per il reasoning su immagini. • rappresentazione semantica di video ed immagini • organizzazione di data set e benchmark per la validazione di operatori e metriche combinatorie per il retrieval per contenuto. • metodologie, operatori, e metriche per il recupero assistito di immagini e sequenze video a partire dalla loro descrizione semantica • realizzazione di prototipi di piatta- forme software CAE di supporto all’authoring ipermediale • tecniche avanzate di segmentazione per l'elaborazione delle immagini biomediche • metodologie di indicizzazione di immagini biomedicali basate sul contenuto vengono utilizzate per lo sviluppo di sistemi di ricerca su database di immagini biomedicali (literal)
Email
  • mailto:cosenza@icar.cnr.it (literal)
  • cosenza@icar.cnr.it (literal)
Indirizzo
  • Via Pietro Bucci - Cubo 7/11C - 87036 Rende (CS) (literal)
Direttore
Missione
  • L'Istituto ha come obiettivo primario quello di studiare e progettare soluzioni innovative in termini di ricerca, trasferimento tecnologico ed alta formazione nell'area dei sistemi di elaborazione ad alte prestazioni (griglie computazionali e di conoscenza, sistemi e servizi di cloud computing, sistemi di calcolo paralleli e distribuiti, ambienti e tecnologie avanzate per Internet) e dei sistemi intelligenti e a funzionalità complessa (gestione di grandi depositi e flussi di dati, rappresentazione e scoperta di conoscenza, data mining, sistemi percettivi per la robotica, sistemi multi-agenti intelligenti, sistemi multimediali, calcolo scientifico). Il contributo scientifico dell'Istituto si sviluppa in aree di ricerca di significativa importanza per lo sviluppo dell'economia e della società. La realizzazione di modelli, architetture e sistemi software distribuiti, ad alte prestazioni e basati sulla rappresentazione ed elaborazione della conoscenza sono fondamentali per la realizzazione degli obiettivi principali delle società avanzate e quindi testimoniano l'importanza della missione scientifica dell'ICAR. La missione dell'ICAR viene svolta tramite la collaborazione del personale della sede centrale e delle due unità operative per lo svolgimento di attività e progetti di ricerca nel settore dell'informatica e delle sue applicazioni in collaborazione con altri Istituti del CNR e con Università e Centri di ricerca nazionali ed internazionali. Le attività si realizzano in progetti regionali, nazionali e internazionali (in particolare europei) tramite la collaborazione scientifica con gruppi di ricerca nel settore dell'informatica e in altri settori applicativi. L'istituto è anche impegnato nel considerare con attenzione le ricadute applicative e sociali delle proprie attività di ricerca nei territori in cui le sedi dell'ICAR sono localizzate. (literal)
Attività di ricerca
  • Le attività di ricerca dell’Istituto coprono i principali aspetti della ricerca metodologica ed applicativa nel settore dell’Informatica e sono organizzate nelle seguenti linee di ricerca. (A) Gestione e mining di grandi flussi di dati e rappresentazione e scoperta di conoscenza Obiettivo della linea di ricerca è lo sviluppo di strumenti avanzati basati sulla combinazione di algoritmi, linguaggi, metodologie e tecniche innovative di Basi di Dati, Data Mining e rappresentazione della conoscenza per (i) gestire grandi quantità di dati sia tradizionali sia su WEB, che sotto forma di servizi (ii) scoprire contenuti \"utili\" memorizzati nei documenti, servizi e tracce di utilizzo, (iii) produrre nuove conoscenze e servizi. Le attività di ricerca sono (1) lo studio e lo sviluppo di metodi di mining per dati complessi, quali grafi, alberi, sequenze, e ad alta dimensionalità (genomici, testuali), provenienti da contesti applicativi emergenti e predominanti, (2) lo studio di metodi avanzati per Sistemi Evoluti per basi di Dati, quali tecniche per l’aggregazione e sommarizzazione di dati, analisi e gestione di flussi continui di dati (data stream), gestione e interrogazione di dati XML, integrazione di dati. Tali attività sono svolte in collaborazione con gruppi di ricerca nazionali e internazionali e con aziende coinvolte ed interessate nel settore della gestione della conoscenza. Attività specifiche riguardano la definizione di algoritmi per classificazione e identificazione di oulier in dati streaming e RFID; studio di metodi di ottimizzazione non lineare per problemi di ricerca di punti di minimo nel campo della logistica,orientati alla classificazione matematica;clustering e classificazione di documenti HTML e dati di traiettorie di oggetti in movimento; co-clustering information-theoretic per dati multi-relazionali e ad alta dimensionalità,e basato su tecniche greedy per la scoperta di complessi in reti di interazione proteina-proteina; integrazione di tecniche in una piattaforma open-source per l’analisi di log di processi basata su clustering strutturale delle tracce contenute nei log,estensione del clustering delle esecuzioni di processi che sfrutta informazioni di prestazione; compressione di dati XML,valutazione di query nel dominio compresso, integrazione di sorgenti eterogenee; tecniche di segmentazione e record matching. (B) Sistemi ad agenti cognitivi per la robotica e fruizione intelligente di informazioni sensoriali e di servizi avanzati L'obiettivo principale della linea di ricerca è quello di fornire strumenti e metodologie per la definizione di agenti cognitivi autonomi per la realizzazione di servizi innovativi e intelligenti quali: sistemi software che percepiscono, comprendono, imparano, ed agiscono autonomamente, sistemi di apprendimento attraverso l'interazione con l'utente e la comprensione delle sue azioni, sistemi di supporto all'analisi e alle decisioni. Le attività sono: (1) Ideazione e sperimentazione di architetture software basate su paradigmi cognitivi; modelli gerarchici basati su reti neurali e reti bayesiane per la rappresentazione della conoscenza a differenti livelli di astrazione; (2) Applicazioni di robotica antropomorfica, sistemi di interpretazione automatica del linguaggio, di analisi delle espressioni facciali, sistemi ad agenti e metodologie di progettazione; (3) Elaborazione di flussi di informazioni sensoriali da reti wireless per il monitoraggio di scene complesse, estrazione di caratteristiche di alto livello da immagini e video. Le attività della linea di ricerca s’inquadrano nell'ambito dell'ingegneria della conoscenza, sviluppando dal punto di vista degli agenti cognitivi le problematiche tipiche del data mining, delle ontologie, del web semantico, dei sistemi autonomi intelligenti. Inoltre azioni significative sono state intraprese nell'applicazione delle metodologie studiate in differenti domini applicativi: beni culturali, sicurezza, sistemi informativi geografici, controllo e monitoraggio ambientale, applicazioni nell'agricoltura, sistemi a supporto di utenza debole, e-learning, applicazioni biomedicali. Attività specifiche riguardano lo studio e sviluppo di strumenti teorici e metodologici a supporto dei sistemi autonomi intelligenti, mediante tecniche di machine learning, reti neurali innovative, mappe autorganizzanti, reti bayesiane, reti bayesiane dinamiche, tecniche basate sulla latent semantic analysis, intelligenza artificiale, reti semantiche, tecniche geometriche di rappresentazione della conoscenza, sistemi multi-agente, analisi ed elaborazione delle immagini e video, reti di sensori wireless, elaborazione distribuita. (C) Servizi intelligenti per griglie computazionali e sistemi peer-to-peer L'obiettivo della linea di ricerca è indagare le metodologie, le tecniche e gli algoritmi necessari per far evolvere le attuali Griglie computazionali verso le Griglie intelligenti dove l'inclusione di servizi di conoscenza e dei sistemi P2P consentirà di disporre di infrastrutture orientate ai servizi che faciliteranno l'interoperabilità fra utenti, applicazioni e risorse offrendo servizi scalabili on-demand per supportare innovazione, lavoro cooperativo, problem solving e supporto alle decisioni. Le attività sono: (1) studio e realizzazione di un sistema robusto ed efficiente per la gestione e l'esecuzione di workflow dinamici ed adattivi con l'utilizzo di algoritmi decentralizzati e auto-organizzanti di tipo P2P per la ricerca e la scoperta delle risorse da comporre. (2) studio di modelli e algoritmi per la costruzione di sistemi informativi su Griglia basati su sistemi multi-agente cooperanti attraverso reti sociali (small worlds, scale-free, etc.) in ambiente P2P; (3) progetto di ambienti intelligenti di Problem Solving (PSE) per Griglia basati su ontologie e metadati per la modellazione semantica di Grid services specializzati per la soluzione di problemi di Geoprocessing; (4) sviluppo di algoritmi ad alte prestazioni e distribuiti per il mining dei dati su griglia e sistemi P2P basati su paradigmi innovativi come le tecniche di ensemble e quelle di intelligenza collettiva per supportare la scoperta di pattern in repository di dati esistenti e/o generati dal funzionamento della Griglia; (5) sviluppo di algoritmi per l'interrogazione e il mining di dati streaming su Griglie e sistemi P2P Attività specifiche riguardano: studio e realizzazione preliminare di un sistema per la gestione di workflow autonomici in grado di fornire una piattaforma aperta per la composizione dinamica e l'enactment di servizi capaci di evolversi e adattarsi ai cambiamenti dell'ambiente; utilizzo di tecniche di intelligenza collettiva e di computazione evolutiva per la progettazione di griglie auto-organizzanti capaci di garantire in maniera automatica la negoziazione di contratti riguardanti il livello del servizio (SLA) basandosi su parametri di qualità del servizio (QoS) specificati dagli utenti; sviluppo di un'architettura costituita da Grid Service e workflow per il supporto di nuovi algoritmi distribuiti di data mining su dati streaming evolventi con tecniche di cooperazione coevolutiva e la teoria Frattale; studio e realizzazione di un sistema distribuito data-driven per la diagnosi di comportamenti anomali che influenzano la produttività di un terminale di transhipment. (D) Griglie computazionali pervasive per il calcolo scientifico ad alte prestazioni Le finalità della linea di ricerca è lo sviluppo di metodologie, algoritmi e strumenti software per la realizzazione di Griglie Computazionali e sistemi cloud che forniscano servizi di calcolo ad alte prestazioni per applicazioni tecnico-scientifiche. In particolare la linea di ricerca intende realizzare algoritmi e componenti software ad alte prestazioni, adeguati all'integrazione in architetture software per griglie computazionali, con particolare riferimento a settori applicativi del Calcolo Tecnico-Scientifico, quali la simulazione di motori a basso impatto ambientale, la simulazione di flussi di interesse aerodinamico e ambientale e l'elaborazione di immagini. I settori applicativi sono stati individuati in virtù di collaborazioni e progetti congiunti con altre istituzioni scientifiche nazionali ed internazionali. Le attività principali possono così essere sintetizzati: (1) Progettazione e sviluppo di algoritmi e software ad alte prestazioni per la simulazione computazionale e l'elaborazione di immagini; •(2) Progettazione e sviluppo di middleware per Griglie Computazionali, con particolare riferimento a problematiche di accesso e fruizione delle risorse, allocazione e comunicazione di processi concorrenti in ambienti distribuiti eterogenei; (3) Sviluppo di una piattaforma Grid per la Modellistica dei Motori a Combustione Interna, in collaborazione con il Dipartimento di Energia e Trasporti (Commissione di Studio per la Modellistica dei Motori a Combustione Interna). (E) Sistemi di realtà virtuale altamente immersivi ed algoritmi evoluti per l’analisi di immagini Obiettivo della linea di ricerca è lo studio e realizzazione di ambienti virtuali evoluti, capaci di fornire elevato grado di immersività ed interazione multimodale, e con caratteristiche di alta pervasività. In tale contesto, ci si propone di sviluppare nuovi modelli architetturali per ambienti di realtà virtuale ad alte prestazioni, la progettazione e realizzazione di middleware adatti allo sviluppo di applicazioni di pervasive computing. La linea di ricerca si interessa anche dello studio e implementazione di algoritmi di elaborazione di sequenze video ed immagini digitali. Dal punto di vista applicativo, attualmente uno dei settori di maggiore interesse per la commessa è quello medicale. Pertanto, molte delle attività trovano una loro finalizzazione in tale ambito, dalla realizzazione di ambienti evoluti a supporto della diagnostica per immagini ai sistemi di pervasive-healthcare. Le attività principali riguardano: (1) la definizione di modelli architetturali adatti ad una rapida prototipazione di ambienti di pervasive computing, attraverso la identificazione e specifica di Meta-Componenti adatti alle diverse tipologie di applicazioni; (2) lo studio di tecniche ed algoritmi per l'acquisizione dati ed il reasoning su contesti incerti per applicazioni di Pervasive Healthcare e di e-health; - lo studio e la definizione di sottoattributi dell'usabilità per interfacce atte alla la manipolazione di oggetti 3D e definizione di metriche di misura, con riferimento all'approccio dello Human-Centered Computing; (3) lo studio delle problematiche di gestione semantica delle collisioni nei sistemi RFID ad elevata pervasività ed alla eventuale integrazione con reti di sensori wireless; (4) lo studio e l’implementazione di algoritmi paralleli per il direct volume rendering per sistemi di elaborazione basati su chip MultiCore; (5) costruzione di ontologie in ambito medico per il supporto alla diagnostica per immagini; (5) sviluppo di algoritmi per il trattamento di sequenze di immagini in real-time. (F) Gestione ed integrazione di contenuti in media multidimensionali su piattaforme orientate ai servizi Obiettivi della linea di ricerca sono lo sviluppo di moduli e strumenti per la rappresentazione dei contenuti di video ed immagini attraverso schemi di rappresentazione condivisibili e la definizione di strumenti, operatori e metriche per il retrieval assistito per contenuto di immagini e sequenze video. Le attività di ricerca riguardano: (1) lo sviluppo di una metodologia per la descrizione dei processi di manipolazione e montaggio di documenti multidimensionali attraverso formalismi di annotazione semantica e l’utilizzo di una piattaforma CAE per l’authoring ipermediale - la metodologia è di tipo iterativa incrementale in modo tale da integrare sulla piattaforma CAE algoritmi, descrizioni, e metriche di comparazione man mano che queste sono sviluppate; (2) annotazione semiautomatica di oggetti video secondo lo standard MPEG-7; (3) realizzazione di un’interfaccia di programmazione (API) per l’accesso e manipolazione di descrittori di contenuti in formato MPEG-7; (4) sviluppo di interfacce grafiche per la navigazione di video files tramite insiemi di meta-dati strutturati che ne descrivono il contenuto visuale e semantico. (G) Metodi e strumenti di Calcolo Evolutivo e loro applicazione a modellazione e ottimizzazione in Sistemi Complessi Gli obiettivi della linea di ricerca sono essenzialmente due. Il primo, e più immediato, è di progettare ed implementare, in versione tanto sequenziale quanto distribuita, un insieme di tools che dopo una opportuna azione di \"tuning\", fatta automaticamente o manualmente per settare un ridotto numero di parametri, possano essere facilmente utilizzati per fornire soluzioni sub-ottime per l'elaborazione di dati in applicazioni di ottimizzazione, data mining, previsione, etc. Il secondo obiettivo, meno immediato perchè prevede uno studio approfondito delle principali caratteristiche dei sistemi pervasivi adattativi, si propone la definizione di specifiche euristiche evolutive e relativi operatori e la loro implementazione in algoritmi. Questi ultimi non solo devono fornire soluzioni sub-ottime per sistemi di notevole complessità come quelli pervasivi, ma devono essere in grado di modificare le soluzioni fornite in presenza di eventuali e non prevedibili modifiche al sistema stesso. Le attività di ricerca riguardano: (1) lo sviluppo di tecniche di machine learning basate su Algoritmi Evolutivi per l'elaborazione dei dati per ottimizzazione, previsione e rule discovery; (2) lo sviluppo, la sperimentazione e la valutazione di versioni parallele e distribuite delle tecniche su indicate mediante problemi test noti in letteratura; (3) il reperimento di dati reali, provenienti dal mondo della PMI o da altri ambiti, da trattare con i suddetti tool; (4) lo studio, nell'ambito del Calcolo Evolutivo, di nuovi modelli e nuovi operatori per affrontare in maniera efficace ed efficiente problematiche di pervasive adaptation; (5) l'implementazione, la sperimentazione e la valutazione di tali nuovi algoritmi mediante problemi test; (6) il reperimento di dati relativi a problemi reali nell'ambito dei sistemi pervasivi da affrontare con le metodiche su indicate. (H) Analisi intelligente di dati per la gestione pervasiva della sicurezza La linea di ricerca è finalizzata allo studio ed allo sviluppo di metodi, tecniche, modelli e tecnologie per la definizione di politiche di comprehensive security. Essa si propone in particolare di studiare ed integrare varie metodologie di analisi dei dati, e allo studio di problematiche relative alla realizzazione di infrastrutture software che permettano di definire criteri adatti ad applicazioni di Homeland Security, safety nelle infrastrutture pubbliche, sicurezza informatica e protezione di dati sensibili garantendone l'integrità, la riservatezza e la disponibilità. Le attività principali sono: (1) Analisi di dati testuali e/o complessi, con l'applicazione a problematiche di homeland Security e sicurezza informatica; (2) Outlier detection; (3) privacy-preserving OLAP, (3) alcune applicazioni significative delle tecniche di data mining nel campo della sicurezza, in particolare l'analisi di dati relativi alla frode fiscale ( in collaborazione con l'Agenzia delle Entrate) e la gestione sicura del porto di Gioia Tauro (all’interno del Distretto Tecnologico della Logistica). (I) Modelli e tecniche di machine learning per la bio-informatica Obiettivi della linea di ricerca sono utilizzare tecniche di intelligenza artificiale e di machine learning per l'interpretazione dei dati riguardanti sistemi biologici e lo sviluppo di applicazioni intelligenti su architetture distribuite ad alte prestazioni per l'analisi, la gestione e la simulazione di dati biologici e molecolari. Le attività di ricerca riguardano: (1) applicazione di metodi di machine learning per la ricerca di pattern e motivi funzionali in sequenze genomiche e in strutture molecolari, il supporto al processo di identificazione di nuovi farmaci, la visualizzazione ed esplorazione di vaste collezioni di dati molecolari; (2) studio e analisi di metodologie per la valutazione di software per analisi di immagini di microarray e di metodologie di indicizzazione di immagini biomedicali basata sul contenuto; (3) sviluppo di metodologie per la creazione di spazi concettuali automaticamente indotti dai dati al fine di analizzare grandi quantità di informazioni eterogenee riguardanti l'ambito biomedico e bioinformatico; (4) modellazione e simulazione del dominio di interesse e del comportamento dei sistemi biologici attraverso tecniche di intelligenza artificiale (ontologie, sistemi multiagente). (J) Algoritmi ed architetture evoluti per la bioinformatica Obiettivo della linea di ricerca è lo studio e sviluppo di architetture innovative e sicure, database biologici, modelli matematici e moduli software per l'analisi dei dati genomici, proteomici e transcrittomici. Le attività di ricerca sono: (1) progettazione e sviluppo di algoritmi per: l'analisi di dati di espressione genica di microarray, per l’individuazione di sottoinsiemi di geni regolatori che determinano la discriminazione tra stati differenti (sano/malato, risposta ai farmaci,...), la risoluzione di problemi differenziali provenienti da modelli di cinetica bio-chimica per il metabolismo energetico di cellule umane; (2) definizione di un Modello Architetturale Integrato in grado di far fronte al meglio alle esigenze dello scienziato di scienze della vita alle diverse scale di interesse, dal processore locale con componenti paralleli, al livello globale della griglia inter-organizzazioni; (3) individuazione dei livelli componenti con definizione delle specifiche computazionali di ciascuno di essi e delle relative interfacce inter-livello con particolare riferimento alla gestione della concorrenza alle differenti scale, delle istruzioni ai programmi e dalle microgriglie alle griglie globali, con possibilità di utilizzo ai livelli più alti della gerarchia approcci basati su Peer-to-Peer (P2P) e Service Oriented Architecture (SOA); (4) definizione di un modello di programmazione integrato multilivello basato su di un approccio di tipo funzionale e sperimentazione e valutazione della soluzione integrata multilivello individuata, confrontando il modello funzionale, FP Like, CHIARA, in via di completamento presso l'ICAR, con quello Haskell e con quello Microsoft F#. (K) Progettazione e sviluppo di soft sensors per forecasting spaziale di parametri ambientali per monitoraggio non invasivo di beni architettonici. I soft sensors per il monitoraggio non invasivo sono basati su modelli neurali di apprendimento in grado di sintetizzare il modello dei dati e sostituire i sensori reali dopo un opportuno periodo di apprendimento. Inoltre le attività in questa area riguardano la realizzazione di una piattaforma in grado di veicolare le informazioni e gestire le interazioni tra gli attori del contesto Culturale e Territoriale al fine di consentire uno scambio di conoscenze. (literal)
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