Il centro nazionale di calcolo ad alte prestazioni, con sede a Lugano-Cornaredo, è gestito dal Politecnico federale di Zurigo (ETH Zurigo) ed è a disposizione di tutti gli atenei e i centri di ricerca svizzeri. Finora la superstar del CSCS è «Piz Daint», un calcolatore della classe di prestazioni petaFLOPS e per molto tempo l’unico computer in Europa nella top ten mondiale. «Piz Daint» è tuttavia giunto alla fine del ciclo di vita e quest’anno verrà sostituito da «Alps», un sistema con una potenza di calcolo fino a dieci volte superiore. Il nuovo computer ad alte prestazioni sarà non soltanto estremamente veloce, ma anche il cuore di un’infrastruttura di ricerca completamente nuova e innovativa, come spiega la vicedirettrice del CSCS Maria-Grazia Giuffreda.
Technoscope: Quali vantaggi offrirà il passaggio ad «Alps»?
Maria Grazia Giuffreda: Finora al CSCS abbiamo gestito diversi sistemi informatici per soddisfare differenti esigenze. MeteoSvizzera, ad esempio, per le sue previsioni del tempo aveva a disposizione un calcolatore tutto per sé. La nuova infrastruttura è molto più flessibile e in grado di fornire contemporaneamente a diversi utenti esattamente i servizi di cui necessitano. È inoltre specializzata nell’apprendimento automatico.
Vale a dire?
Nell’apprendimento automatico, spesso definito anche intelligenza artificiale, il computer viene addestrato con un grande insieme di dati a riconoscere determinati modelli e correlazioni, ad esempio in cosa consiste la differenza tra un cagnolino con gli occhi rotondi neri e un muffin ai mirtilli. Dopo aver appreso le regole per riconoscere un cane, il computer sarà in grado di applicarle in modo autonomo a dati completamente nuovi continuando così a perfezionarsi.
Per quali scopi viene impiegato l’apprendimento automatico?
Quando abbiamo sviluppato «Alps» abbiamo prestato particolare attenzione al clima. In Svizzera la ricerca sul clima è estremamente forte, anche a livello internazionale. Ma per comprendere davvero le conseguenze del cambiamento climatico e generare le conoscenze di cui il mondo ha urgentemente bisogno per affrontare la crisi climatica, deve essere in grado di creare simulazioni molto più precise. Ciò richiede, da un lato, una potenza di calcolo sempre maggiore e, dall’altro, anche un’infrastruttura capace di elaborare e analizzare delle quantità di dati enormi. Stiamo parlando di volumi di dati dell’ordine dei petabyte, al giorno e per ogni simulazione.
