L’Unità di Ricerca mira a esplorare e sviluppare tecniche all’avanguardia di Machine Learning e Deep Learning, insieme alle loro applicazioni nella scienza del clima.

Le attività si concentrano su: (i) lo studio delle reti neurali per lo sviluppo di modelli di base (foundation models) per oceano e atmosfera su scale temporali meteorologiche e climatiche; (ii) l’impiego di modelli di intelligenza artificiale generativa per il downscaling e l’assimilazione dei dati; (iii) l’analisi delle capacità predittive delle reti neurali per eventi estremi quali tempeste di vento, cicloni, incendi boschivi, siccità, alluvioni e ondate di calore; e (iv) l’esplorazione dell’applicazione di tecniche di ML/DL per valutare l’impatto del cambiamento climatico sulla società, sull’economia, sull’agricoltura, sulle aree costiere, sulla vegetazione, sull’uso del suolo e sugli ecosistemi marini.

Leader: Italo Epicoco

L’obiettivo principale dell’Unità di Ricerca riguarda la progettazione e l’implementazione di soluzioni e strategie open source di Data Science per garantire un accesso, un’analisi e un data mining efficienti dei dati scientifici nei domini del cambiamento climatico e dell’ambiente.

In particolare, le attività si concentrano su: (i) la gestione di dati e servizi scientifici nel contesto di grandi iniziative internazionali e infrastrutture di ricerca quali l’ENES Climate Data Infrastructure, l’Earth System Grid Federation e l’European Open Science Cloud; (ii) la definizione di modelli e approcci di archiviazione ottimizzati per un’organizzazione, conservazione, accesso e distribuzione efficienti dei dati climatici; (iii) la progettazione di algoritmi di compressione, sia con perdita (lossy) sia senza perdita (lossless), basati sui dati; (iv) il deployment di ambienti avanzati di Data Science per scienziati del clima su infrastrutture HPC/Cloud, attraverso l’integrazione di framework di High Performance Data Analytics e di machine learning per accelerare la scoperta scientifica; (v) lo sviluppo di strumenti e applicazioni per l’automazione dei workflow abilitati dall’intelligenza artificiale, per casi d’uso meteorologici e climatici (ad esempio, digital twin), con attenzione a scalabilità e riproducibilità; (vi) la progettazione e implementazione di piattaforme e servizi innovativi per la gestione end-to-end dei dati, inclusa la raccolta da fonti multiple (ad esempio IoT, droni, osservazione della Terra, modelli del sistema Terra), analisi avanzate (ad esempio elaborazione di immagini, data mining) e visualizzazione dei risultati (ad esempio dashboard interattive).

Leader: Donatello Elia

L’Unità di Ricerca si concentra sull’analisi e sull’ottimizzazione dei principali kernel computazionali utilizzati nei modelli climatici del CMCC su moderne piattaforme di calcolo ad alte prestazioni, tra cui CPU multi-core, GPU, architetture ibride ed exascale. Le attività mirano al miglioramento delle prestazioni computazionali, della scalabilità, dell’accuratezza, della riproducibilità e dell’efficienza energetica dei modelli numerici attraverso l’impiego di compilatori ottimizzati, librerie numeriche, gerarchie di memoria avanzate e paradigmi emergenti di programmazione parallela.

In particolare, le attività di ricerca includono: (i) l’utilizzo di strutture algoritmiche parallele avanzate e di hardware GPU specializzato per ridurre gli overhead di comunicazione nei “dynamical cores”; (ii) l’ottimizzazione della gestione di esperimenti ensemble su larga scala “multi-modello” e “multi-emissione” su sistemi ibridi; (iii) l’ottimizzazione delle gerarchie di memoria e della località dei dati tra componenti GPU e CPU; (iv) la razionalizzazione delle operazioni di I/O; (v) l’adozione di nuovi paradigmi di comunicazione parallela e di meccanismi di sincronizzazione efficienti, adattati a carichi di lavoro accelerati da GPU; (vi) l’esplorazione di approcci innovativi alla modellistica climatica basati sulla fisica differenziabile; e (vii) lo studio di metodologie di green computing, rafforzando l’impegno del CMCC verso pratiche computazionali sostenibili e responsabili.

Leader: Francesca Mele

L’Unità di Ricerca mira a rafforzare la capacità del CMCC nell’ambito dell’innovazione digitale scientifica e del coordinamento strategico delle tecnologie, attraverso l’ottimizzazione e l’allineamento di strumenti digitali, software e servizi all’interno della Fondazione. Essa valorizza gli asset software del CMCC promuovendo processi standardizzati per la progettazione, lo sviluppo, il testing e la documentazione, garantendo qualità, riusabilità e sostenibilità delle soluzioni digitali quale leva strategica per consolidare il ruolo del CMCC nella comunità internazionale della ricerca sul clima. L’Unità di Ricerca agisce come facilitatore per armonizzare gli approcci digitali nell’ambiente di ricerca e favorire l’adozione efficace di tecnologie innovative a supporto delle attività scientifiche.

Le attività si concentrano sulla razionalizzazione degli strumenti e dei flussi di lavoro digitali, al fine di garantire interoperabilità e integrazione tra istituti, programmi e centri, supportando al contempo l’implementazione di una strategia digitale coerente per il CMCC. L’Unità di Ricerca promuove metodologie condivise e buone pratiche per lo sviluppo software e l’assicurazione della qualità, coordina team multidisciplinari allineati alle priorità di ricerca del CMCC e contribuisce all’evoluzione di specifici prodotti software interni, rafforzandoli come asset digitali strutturati e standardizzati. Favorisce inoltre lo scambio di conoscenze tra sviluppatori, ingegneri e ricercatori, migliorando la collaborazione tra comunità tecniche e scientifiche.

Leader: Matteo Scuro