Il CNR IAC presente al 3rd Workshop of UMI Group Mathematics for Artificial Intelligence and Machine Learning

bari UMI 2025

Si svolge presso il Dipartimento di Matematica dell'Università Aldo Moro di Bari il terzo workshop del Gruppo UMI (Unione Matematica Italiana) "Mathematics for Artificial Intelligence and Machine Learning".

Verbale 5/2024

1. Comunicazioni del Direttore;
2. presentazione e approvazione dell'autovalutazione di Istituto;
3. giornate IAC;
4. aggiornamento VQR;
5. progetti recenti;
6. varie ed eventuali.

National Research Center in High Performance Computing, Big Data and Quantum Computing

Il Centro Nazionale di Ricerca in High Performance Computing, Big Data e Quantum Computing, realizzato e gestito dalla Fondazione ICSC, è uno dei cinque Centri Nazionali istituiti dal PNRR Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, dedicati a settori strategici per lo sviluppo del Paese: Simulazioni, calcolo e analisi dei dati ad alte prestazioni, Agritech, Sviluppo di terapia genica e farmaci con tecnologia a RNA, Mobilità sostenibile, Biodiversità.

Energy Oriented Center of Excellence (EoCoE III): Fostering the European Energy Transition with Exascale

The Energy-oriented Centre of Excellence for exascale HPC applications (EoCoE-III) applies cutting-edge computational methods in its mission to foster the transition to decarbonized energy in Europe. EoCoE-III is anchored both in the High Performance Computing (HPC) community and in the energy field. It will demonstrate the benefit of HPC for the net-zero energy transition for research institutes and also for key industry in the energy sector. The present project will draw the experience of two successful previous projects EoCoE-I

Tools for Modeling, Mapping, and Upscaling: the Role of Wetlands in Climate Change Mitigation

CNR-IAC, partner in the Horizon Europe RESTORE4Cs project and leader of a WP on modelling and scenario development, will host a project meeting in Rome, at the CNR premises of Via dei Taurini ,19, Rome, on 14-16 January, 2025. The meeting aims to showcase the project's proposed modelling approaches and discuss their integration with diverse data sources. This will help study the GHG mitigation potential of coastal wetlands and scale the findings to a European level and to different wetland types.