L’Università della Calabria parteciperà a PLASMA-PEPSC 2, un progetto europeo da circa 8 milioni di euro dedicato allo sviluppo di nuovi strumenti computazionali per la fisica dei plasmi. L’iniziativa porterà alla costituzione di un Centro di eccellenza internazionale nel quale fisici, informatici e ingegneri lavoreranno alla realizzazione di software capaci di utilizzare i supercomputer exascale e post-exascale per simulare fenomeni estremamente complessi.
Il progetto, il cui nome completo è Plasma Physics Exascale and Post-Exascale Community Centre of Excellence, nasce nell’ambito delle attività europee dedicate al calcolo ad alte prestazioni. L’obiettivo è adattare modelli, codici scientifici e sistemi di analisi alle nuove infrastrutture HPC, caratterizzate da una capacità di elaborazione dell’ordine di almeno un miliardo di miliardi di operazioni al secondo.
La fisica dei plasmi richiede risorse computazionali particolarmente elevate perché deve descrivere il comportamento collettivo di grandi quantità di particelle cariche, soggette contemporaneamente a campi elettrici, campi magnetici, turbolenze e interazioni non lineari. Fenomeni di questo tipo sono presenti nel vento solare, nelle magnetosfere planetarie, nelle atmosfere stellari e nei dispositivi sperimentali impiegati per la fusione nucleare controllata.
Le simulazioni tradizionali possono seguire l’evoluzione di elettroni e ioni attraverso modelli cinetici o fluidodinamici, ma l’aumento della risoluzione spaziale e temporale produce quantità di calcoli difficili da gestire anche con le infrastrutture più potenti. Ogni avanzamento nella precisione del modello comporta infatti una crescita del numero di particelle simulate, delle celle computazionali e delle variabili da aggiornare durante ciascun intervallo temporale.
PLASMA-PEPSC 2 punta a superare questi limiti attraverso codici progettati per sfruttare architetture fortemente parallele, nelle quali il lavoro viene distribuito tra processori, acceleratori grafici e migliaia di nodi di calcolo. Non sarà sufficiente trasferire i programmi esistenti su macchine più potenti: gli algoritmi dovranno essere ripensati per ridurre le comunicazioni tra i nodi, bilanciare i carichi di lavoro e utilizzare in modo efficiente risorse hardware eterogenee.
Il contributo dell’Università della Calabria sarà rivolto in particolare all’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle simulazioni scientifiche e alla gestione delle grandi quantità di dati generate dal supercalcolo. Le attività coinvolgeranno competenze sviluppate nei campi della fisica dei plasmi, del machine learning, dell’ingegneria informatica, dei sistemi distribuiti e dell’elaborazione parallela.
L’intelligenza artificiale potrà intervenire in diverse fasi del processo. I modelli di machine learning potranno essere addestrati sui risultati delle simulazioni ad alta fedeltà per riconoscere strutture ricorrenti, stimare l’evoluzione di determinate variabili e costruire rappresentazioni semplificate dei fenomeni fisici. Questi modelli surrogati non sostituiscono necessariamente i codici numerici completi, ma possono ridurre il numero di elaborazioni richieste oppure accelerare alcune componenti particolarmente costose.
Un algoritmo potrebbe, per esempio, apprendere il comportamento locale di una regione del plasma e fornire una stima rapida della sua evoluzione. Il codice fisico manterrebbe il controllo sulle parti più rilevanti della simulazione, mentre il modello di intelligenza artificiale verrebbe utilizzato nei passaggi nei quali è possibile ottenere un’approssimazione affidabile. L’integrazione tra metodi numerici e apprendimento automatico permette così di costruire sistemi ibridi, nei quali le leggi fisiche e l’analisi dei dati contribuiscono allo stesso calcolo.
Anche l’intelligenza artificiale generativa potrà essere impiegata per individuare configurazioni, ricostruire informazioni mancanti o produrre rappresentazioni compatte di dati scientifici ad alta dimensionalità. In questo contesto, la generazione non riguarda la creazione di contenuti testuali o immagini artificiali, ma la capacità di modellare distribuzioni complesse e produrre risultati coerenti con le caratteristiche fisiche apprese durante l’addestramento.
Un aspetto centrale sarà la verifica dell’affidabilità dei modelli. Nella ricerca scientifica non è sufficiente ottenere una previsione plausibile: occorre conoscere il margine di errore, identificare le condizioni nelle quali l’algoritmo può fallire e controllare che i risultati rispettino le leggi di conservazione e gli altri vincoli fisici. Per questa ragione, le soluzioni di intelligenza artificiale dovranno essere integrate con procedure di validazione, quantificazione dell’incertezza e confronto con simulazioni tradizionali e dati sperimentali.
La gestione dei dati rappresenta un’altra componente fondamentale. Una simulazione exascale può produrre volumi informativi tanto elevati da rendere impossibile il trasferimento completo dei risultati verso sistemi esterni. Il problema non consiste soltanto nel disporre di spazio di archiviazione, ma nel riuscire a selezionare, comprimere, indicizzare e analizzare le informazioni mentre il calcolo è ancora in corso.
I ricercatori lavoreranno quindi su tecniche di elaborazione in situ, attraverso le quali una parte dell’analisi viene eseguita direttamente sui nodi del supercomputer. In questo modo è possibile estrarre le grandezze scientificamente significative prima che i dati vengano salvati, riducendo le operazioni di lettura e scrittura e limitando il trasferimento di file di dimensioni molto elevate.
L’analisi parallela dei Big Data scientifici dovrà inoltre consentire di individuare rapidamente eventi rari, instabilità, onde, turbolenze e altre strutture che emergono durante la simulazione. L’intelligenza artificiale potrà contribuire al riconoscimento automatico di questi fenomeni, segnalando ai ricercatori le aree e gli intervalli temporali sui quali concentrare le elaborazioni successive.
PLASMA-PEPSC 2 dedicherà particolare attenzione anche all’efficienza energetica. I supercomputer di nuova generazione offrono prestazioni sempre più elevate, ma richiedono quantità considerevoli di energia per alimentare processori, memorie, sistemi di interconnessione e impianti di raffreddamento. Migliorare l’efficienza di un codice significa quindi non soltanto ridurre i tempi di esecuzione, ma anche limitare il consumo complessivo necessario per ottenere un risultato scientifico.
Gli algoritmi potranno essere progettati per assegnare dinamicamente le risorse, utilizzare differenti livelli di precisione numerica e scegliere il tipo di processore più adatto a ciascuna operazione. Un sistema intelligente di gestione del carico potrebbe, per esempio, distribuire le parti più complesse sulle GPU e affidare ai processori tradizionali le attività che non beneficiano dell’accelerazione, evitando l’impiego inefficiente dell’hardware.
Il progetto dovrà inoltre rendere i nuovi strumenti accessibili a una comunità scientifica più ampia. Codici molto potenti ma difficili da installare, configurare o utilizzare rischiano infatti di rimanere confinati a pochi gruppi specializzati. Il Centro di eccellenza lavorerà quindi anche sulla documentazione, sulla standardizzazione delle interfacce, sulla portabilità del software e sulla formazione dei ricercatori.
Per l’Università della Calabria, la partecipazione al progetto consentirà di consolidare la collaborazione tra il Dipartimento di Fisica e il Dipartimento di Ingegneria informatica, modellistica, elettronica e sistemistica. Le attività uniranno l’esperienza nella modellazione dei plasmi alle competenze nel calcolo parallelo, nell’intelligenza artificiale e nella gestione distribuita dei dati.
Il coinvolgimento dell’Ateneo offrirà inoltre opportunità di formazione per studenti, dottorandi e giovani ricercatori, che potranno lavorare su infrastrutture europee di supercalcolo e su problemi nei quali lo sviluppo informatico è strettamente collegato alla ricerca fisica. Le competenze acquisite potranno trovare applicazione anche in altri settori ad alta intensità computazionale, dalla climatologia alla progettazione di nuovi materiali, fino all’astrofisica e alla simulazione di sistemi energetici.
PLASMA-PEPSC 2 rappresenta quindi un passaggio dalla semplice disponibilità di maggiore potenza di calcolo alla progettazione di un nuovo modo di condurre le simulazioni scientifiche. Supercomputer, intelligenza artificiale e gestione avanzata dei dati verranno integrati in un’unica infrastruttura metodologica, con l’obiettivo di studiare fenomeni che i sistemi attuali riescono a riprodurre soltanto in modo parziale o con costi computazionali molto elevati.