Spoke 7: Materials and Molecular Sciences

Lo Spoke 7 opera all’intersezione tra HPC, scienza dei materiali, Big Data e AI. L’obiettivo è creare modelli digitali accurati che descrivano il comportamento della materia in condizioni reali, integrando simulazioni atomistiche, tecniche di calcolo multi-scala e modelli capaci di rappresentare sistemi complessi.

Le ricerche permettono di accelerare la scoperta di materiali innovativi, migliorare le prestazioni di quelli già esistenti e supportare attività che richiedono modelli affidabili, come lo sviluppo di materiali per energia sostenibile, dispositivi industriali, catalizzatori, compositi avanzati o molecole di interesse farmaceutico.

Un ruolo crescente è svolto dall’analisi dei dati generati dalle simulazioni: dataset ad alta dimensionalità vengono utilizzati per addestrare modelli di AI in grado di individuare correlazioni non evidenti e prevedere nuove proprietà emergenti.

Gli obiettivi dello Spoke 7 sono orientati a rendere la modellazione dei materiali uno strumento più accurato, accessibile e utilizzabile in contesti scientifici e applicativi:

• migliorare e ottimizzare software scientifici di riferimento internazionale per simulazioni atomistiche e multiscala, adattandoli a piattaforme di supercalcolo;
• generare e analizzare grandi quantità di dati tramite tecniche di calcolo ad alta produttività e modelli di AI, per prevedere struttura e proprietà di nuovi materiali;
• verificare l’affidabilità dei modelli attraverso applicazioni pilota su casi complessi, così da dimostrarne robustezza e utilità per la ricerca e l’industria;

progettare strumenti e workflow scalabili capaci di integrarsi con attività industriali, infrastrutture sperimentali e processi di ricerca interdisciplinare.

Le attività dello Spoke 7 si articolano in linee di lavoro complementari.
Una prima area di ricerca riguarda lo sviluppo e la manutenzione di codici scientifici ad alte prestazioni, progettati per sfruttare pienamente le risorse del supercalcolo e adattarsi alle nuove architetture hardware.
Accanto a questo, lo Spoke produce e analizza grandi dataset scientifici, utilizzando tecniche di AI e calcolo ad alta produttività per accelerare l’estrazione di informazioni utili e la previsione di proprietà emergenti.
Le attività includono anche la validazione dei modelli teorici e la dimostrazione della loro efficacia tramite casi studio selezionati, rappresentativi di problemi scientifici e tecnologici di alta complessità.
Infine, lo Spoke sviluppa un ecosistema completo di strumenti e flussi di lavoro, pensati per essere scalabili, documentati e integrabili con infrastrutture sperimentali e con esigenze operative dell’industria.

La collaborazione con l’industria è un elemento strutturale dello Spoke 7. Le attività sono state progettate per rispondere a esigenze concrete dei settori produttivi. Tra le iniziative più rilevanti figurano lo sviluppo di applicazioni HPC dedicate a specifici problemi industriali, progetti congiunti su materiali avanzati e percorsi di formazione per personale aziendale sull’uso delle tecniche di simulazione.
Grazie ai Fondi di Innovazione erogati da ICSC, sono stati avviati 6 progetti con aziende dei settori dell’energia rinnovabile, automotive e agroalimentare, per un investimento complessivo superiore a 1 milione di euro. Parallelamente, tramite i Bandi a Cascata hanno finanziato 15 progetti, per un totale di quasi 3 milioni di euro, su temi che spaziano dalla simulazione atomistica allo sviluppo di software HPC, fino all’integrazione di metodi di AI nei processi di modellazione.

I risultati dello Spoke 7 generano benefici trasversali per sviluppatori, ricercatori, industrie e società.
Gli sviluppatori di software possono accedere a strumenti modulari, ottimizzati per piattaforme di calcolo diverse e facilmente integrabili in nuovi progetti. I ricercatori possono a loro volta avere accesso ad applicazioni performanti, in grado di semplificare lo studio di materiali complessi anche per chi non è specialista.
Sul piano economico e sociale, la possibilità di progettare materiali su misura favorisce l’innovazione in ambiti quali energia sostenibile, ambiente, tecnologie industriali e salute. Questa capacità di anticipare e modellare proprietà e comportamenti della materia contribuisce a rafforzare la competitività del sistema produttivo e sostiene una transizione verso un’economia più efficiente, digitale e basata sulla conoscenza.

Leader: Stefano Fabris (fabris@iom.cnr.it)

Co-leader: Stefano Baroni (baroni@sissa.it)