Master High-performance and Quantum Computing

Il master si pone i seguenti obiettivi:
1) fornire conoscenze scientifiche sulla modellizzazione di sistemi complessi e le tecniche computazionali, anche quantistiche, per la loro analisi;

2) sviluppare competenze specifiche sulle strategie di programmazione per il calcolo ad alte prestazioni e l’uso di strutture computazionali di larga scala;

3) addestrare i partecipanti su un ampio ventaglio di applicazioni pratiche nell’ambito della ricerca scientifica e delle applicazioni industriali;

4) offrire una vasta gamma di tirocini presso aziende private, enti e laboratori di ricerca pubblici e privati, su specifici progetti di ricerca applicata.

Il corso mira a creare una figura professionale che, partendo dalle conoscenze acquisite in lauree magistrali di ambito scientifico e tecnico, sia in grado di inserirsi nel mondo lavorativo in modo competitivo sia a livello nazionale che internazionale, in enti di ricerca pubblici e privati, nei settori industriali che sviluppano tecnologie avanzate, in società che offrono controllo gestione di servizi complessi. Esempi rappresentativi possono essere: aziende ed enti che offrono servizi di calcolo ad alte prestazioni; agenzie per lo studio e le previsioni in ambito geofisico, ambientale e climatico; industrie che sviluppano la ricerca tecnologica di nuovi materiali; aziende e start-up nel crescente ambito del calcolo e delle tecnologie quantistiche.

Più specificatamente, il Master prepara: Esperti di modellistica e metodi numerici per sistemi complessi; Esperti di calcolo ad alte prestazioni e su larga scala; Esperti di metodi e algoritmi quantistici su diverse piattaforme.
I profili professionali che verranno formati si inseriscono nel contesto del recente sviluppo delle tecnologie informatiche e di condivisione dati che ha portato a una rivoluzione nell’uso delle risorse computazionali e che coinvolge tutti gli ambiti della società, dalla ricerca accademica alla ricerca applicata sviluppata da enti pubblici e aziende private. Tecniche di utilizzo di metodi scientifici e calcolo ad alte prestazioni sono diventati di fondamentale importanza in tutti i settori strategici, come – giusto per dare qualche esempio – lo studio del clima e delle risorse energetiche, la scoperta di nuovi composti per le applicazioni farmaceutiche o di nuovi materiali per quelle industriali, l’ottimizzazione di processi industriali, di logistica o finanziari.

Sono previste le seguenti modalità didattiche: in presenza, in modalità mista (contemporaneamente in presenza e a distanza) o in e-learning (modalità asincrona).
Data di inizio delle lezioni: 20 gennaio 2025.
Impegno previsto di circa 20 ore/settimana nel periodo 20/01/2025 — 27/06/2025 dal lunedì al venerdì

Piano didattico

• Big Data Paradigms and Technologies (ING-INF/05, 16 ore) // Paolo Ciancarini, Daniele Cesini
• Numerical Techniques for System Modelling (GEO/12, FIS/06, 16 ore) // Enrico Baglione, Paolo Oddo
• Computational Fluid Dynamics (FIS/05, FIS/06, 24 ore) // Federico Marinacci, Francesco Calura, Carlo Cintolesi
• Methods and algorithms for many-body global problems (FIS/05, 16 ore) // Marco Baldi, Alessandro Casalino
• Introduction to discriminative AI methods (FIS/01, ING-INF/05, 24 ore) // Daniele Bonacorsi, Tommaso Diotalevi, Luca Clissa, Andrea Galassi
• Introduction to generative AI methods (MAT/07, FIS/07, INF/01, 16 ore) // Mirko Degli Esposti, Nico Curti, Andrea Asperti
• Introduction to Quantum Computing (FIS/02, INF/01, 24 ore) // Elisa Ercolessi, Ugo Dal Lago, Marco Chiani, Lorenzo Valentini
• Introduction to High-Performance Computing (INF/01, 24 ore) // Gianluigi Zavattaro, Alessandro Casalino, Alessandro Romeo
• Variational Quantum algorithms and Quantum Machine Learning (CHIM/02, MAT/07, 24 ore) // Ivan Rivalta, Giacomo De Palma, Filippo Orazi, Francesco Calcagno
• Fundamentals of Computing (INF/01, ING-INF/05, 16 ore) // Gianluigi Zavattaro, Andrea Bartolini
• Accelerated Computing (INF/01, 16 ore) // Moreno Marzolla, Claudio Gheller
• Materials Modelling and Design (FIS/03, 16 ore) // Maria Clelia Righi, Paolo Restuccia
• Quantum SDKs (MAT/07, 16 ore) // Davide Pastorello, Daniele Ottaviani, Simone Gasperini
• Climate Change Modelling (FIS/06, 16 ore) // Paolo Ruggieri
• Practical Applications for Fluid Dynamics (FIS/06, FIS/05, 16 ore) // Carlo Cintolesi, Federico Marinacci, Francesco Calura

Frequenza obbligatoria80% Stage 575 ore di tirocinio pari a 23 CFU

Frequentare questo corso ha un costo di € 4700 Incl. IVA.