Facilities

Le Facilities di IIT contribuiscono allo sviluppo del Piano Strategico dell'Istituto. Lo staff, altamente qualificato, fornisce assistenza tecnica e scientifica per la ricerca di base e le applicazioni che ne derivano. La nostre Facilities possono contare su strumetanzioni moderne e all'avanguardia in grado di offrire ai ricercatori e agli studenti un'ampia gamma di servizi che spaziano dalle caratterizzazioni di routine a consulenze tecniche di alto livello.  

Domini

Il piano strategico consiste di 16 priorità scientifiche raggruppate in 4 domini di ricerca (RD)

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Robotics contribuisce al progresso scientifico sviluppando nuove piattaforme robotiche sia in termini di hardware che di software. Questo dominio si divide in 5 Priorità: Mechatronics, Soft Robotics, Social Cognition and Human Robot Interaction, Biomedical Robotics and Intelligent Companion Robots

Nanomaterials ha come obiettivo la sintesi di nuovi materiali sostenibili e biodegradabili, lo studio di materiali nanocompositi e di materiali 2D. Il dominio prevede lo sviluppo di nuove tecnologie di nanofabbricazione, di nanodevices e di nuovi approcci alla chimica dei colloidi. Le Priorità scientifiche selezionate sono: Nanomaterials for Sustainability, Nanomaterials for Energy, Nanomaterials for Health and Exploratory Materials Science

Lifetech si focalizza sullo sviluppo di strumenti per la genetica molecolare avanzata, l'elettrofisiologia, l'analisi computazionale e per l'imaging allo scopo di analizzare nel dettaglio i processi neurali microscopici che determinano le funzioni cerebrali. Il dominio è diviso in 3 Priorità scientifiche: Neuroscience and Brain Technologies, RNA Technologies and Technologies for Healthcare

Computational Sciences incentra l'attività su estese simulazioni di sistemi fisici in grado di generare una vasta quantità di dati sui quali condurre robusti studi statistici e, dove possibile, operazioni di data mining. Lo scopo è quello di identificare percorsi inaspettati all'interno delle simulazioni condotte. Il dominio si focalizza su 4 Priorità: Development HPC Algorithms & Software, Computational Modeling, Machine Learning, Deep Learning & AI and Computer Vision

Ogni Dominio è sviluppato dai Principal Investigators (PIs) e dai loro gruppi di ricerca, distribuiti nel Central Research Laboratories di Genova, in una rete di 11 centri in tutta Italia e in 2 centri negli Stati Uniti. Durante la loro attività, i ricercatori contribuiscono a uno o più domini in accordo con la Matrice dell'Istituto.   

Attualmente, oltre 80 PIs e Facility Coordinators sviluppano i 4 Domini in un contesto multi-disciplinare basato sulla collaborazione tra linee di ricerca. Gli scienziati afferiscono a oltre 20 differenti profili, dalla medicina all'ingegneria, collaborano allo sviluppo e alla realizzazione del Piano Strategico 2018-2023

LifeTech

  • Series024 ProjAve001Snapshot1 © 2016 IIT 5142
  • Health 1 9869
  • 4460 © 2016 IIT 5147

Il Dominio incentrato sulle tecnologie per la scienza della vita (LifeTech) si incentra su tre Priorità. La prima Priorità (Neuroscience and Brain Technologies) si origina dalla precedente attività di ricerca nelle neuroscienze in IIT. L'obiettivo è quello di sviluppare strumenti ottici, computazionali, optogenetici e molecolari allo scopo di monitorare e manipolare i circuiti cerebrali su molteplici livelli. Allo stesso tempo, l'Istituto continua lo studio di processi fondamentali alla base dell'attività cerebrale. Sulla base delle conoscenze accumulate negli anni recenti, verrà implementato un approccio multidisciplinare per comprendere meglio i meccanismi delle funzioni superiori del cervello e dei processi che le originano a partire dall'attività dei neuroni e dalla struttura e funzioni dei loro costituenti molecolari.
Le altre due Priorità includono un'evoluzione della ricerca di base sulle scienze della vita verso un approccio più tecnologico, come è caratteristica distintiva di IIT.

Computational Sciences

  • Molecule Simulation 3D © 2016 IIT 1919
  • ADB Brochure Picture2 2156 749x388 © 2016 IIT 5111
  • Molecule Simulation 3D © 2016 IIT 1922
  • 2 Gallery Ranks Pavis © 2016 IIT 5467

L'uso di algoritmi computazionali basati su macchine con grandi capacità di calcolo e l'emergere di infrastrutture eseguire ExaFLOPS hanno un impatto determinante sulla realizzazione del Piano Strategico di IIT. Due dei maggiori sviluppi nell'ambito delle scienze computazionali sono le simulazioni di sistemi fisici, ripetute molte volte per creare una solida statistica e il data mining di vaste raccolte di dati tra cui le immagini, i video, i suoni e i discorsi e molti altri. Questi dati, inseriti in vaste raccolte, vengono analizzati allo scopo di identificare percorsi inaspettati (es. analisi dei big data). L'analisi viene primariamente svolta grazie ad un approccio basato sull'intelligenza artificiale (AI), la computer vision, il machine learning e il pattern recognition.


Le simulazioni di sistemi fisici complessi impattano su molti campi della scienza inclusa la ericerca di nuovi farmaci, il design di nanoparticelle e, più in generale, la fisica dei solidi.

Il data mining, invece, gioca un ruolo fondamentale in molti ambiti tra cui la robotica, la psicologia, il neuroimaging, le scienze della vita e le neuroscienze in particolare nei settori della biologia computazionale e della genomica.

Le attività computazionali in generale necessitano di infrastrutture informatiche, inclusa la computazione ad alte prestazioni (HPC), lo stoccaggio di grandi quantità di dati e il cloud computing. Inoltre, la rapida crescita delle potenzialità delle unità di elaborazione grafica (GPU) ci permette di gestire efficacemente l'apprendimento robotico e, più nel dettaglio, le architetture di deep learning ad un livello impossibile da raggiungere fino a qualche anno fa.

In questo contesto, uno dei principali obiettivi del Dominio in Computational Sciences è quello di stabilire una dinamica di interazione tra HPC e l'analisi dei big data. L'obiettivo verrà raggiunto sviluppando un nuovo portfolio di codici HPC, nuovi approcci e metodi per l'AI, nuovi strumenti per la simulazione multiscala al machine-learning e a algoritmi per il deep learning. In ultimo, lo scopo a lungo termine è il miglioramento della comprensione di numerosi ambiti scientifici e tecnologici, in modo tale da progettare nuovi sistemi intelligenti in grado di interagire in situazioni reali, risolvere problematiche industriali complesse, intervenire in ambito sanitario e in svariati contesti della società.

Robotics

  • Robotics 9883
  • Robotics 9879
  • Robotics 9882
  • Robotics 9880
  • Robotics 9881
  • Robotics 9884

L'invecchiamento della popolazione mondiale e i cambi demografici richiederanno nuovi e innovativi approcci a tutti gli aspetti della nostra esistenza. All'interno di questo contesto, la robotica e l'intelligenza artificialie (AI) hanno un grandissimo potenziale nell'assistenza, nel rinforzo e nell'ausilio all'essere umano. Robot sempre più avanzati non saranno più confinati alla manifattura industriale, ma ci aiuteranno nella vita di tutti i giorni. Oltre a ciò, robot dotati di intelligenza artificiale potranno migliorare la produzione industriale, assisterci nei nostri compiti quotidiani (tecnologia per l'assistenza agli anziani e per la sanità), gestione e miglioramento della sicurezza per lavori in ambienti pericolosi (tutela della vita umana) e migliorare i trattamenti sanitari (miglioramento della qualità della vita). Il Dominio di Ricerca Robotics si basa su 5 Proprità: Mechatronics, Soft Robotics, Social Cognition and Human Robot Interaction, Biomedical Robotics, and Intelligent Companion Robots. Alcune di queste Priorità hanno un carattere tematico (Social Cognition and Human Robot Interaction, Intelligent Companion Robots), mentre altre si incentrano sullo sviluppo tecnologico (Mechatronics, Soft Robotics).  Tuttavia, tutte le priorità sono fortemente incentrate sulle applicazioni pratiche della ricerca in piena collaborazione con gli altri Domini di Ricerca. 

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