ROI campagne

IN PRIMO PIANO
System helps machine-learning models glean training information for diagnosing and treating brain conditions
 
MIT | 19.06.2019
Image credit: Courtesy of the researchers

ULTIMI ARTICOLI    Tutti gli ARTICOLI

TECNOLOGIE ROBOTICHE
Robotics Flagship: proposta di progetto europeo per lo sviluppo della Robotica e dell’Intelligenza Artificiale del futuro, coniugando sostenibilità economica, sociale ed ambientale
28.11.2018

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COMPUTER SCIENCE
PoliMI: nei processori del futuro saranno utilizzati nano-circuiti magnetici che consentiranno lo sviluppo di nuovi sistemi di elaborazione dell’informazione più veloci, flessibili e compatti
14.10.2018

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SUPERCOMPUTING
EUROfusion: ENEA e CINECA forniranno servizi di calcolo ad alte prestazioni e storage di dati, e gestiranno il supercomputer MARCONI per le analisi numeriche sulla fisica e l’ingegneria
17.09.2018

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HIGHLIGHTS    Tutti gli HIGHLIGHTS

Photonic chip could run optical neural networks 10 million times more efficiently than its electrical counterparts
 
MIT | 05.06.2019
Image credit: MIT researchers

Data transmitted via millimetre waves can be directly converted into light pulses for optical fibres
 
ETH Zürich | 21.11.2018
Image credit: Nature Photonics (2018)
ULTIME NEWS   |   Tutte le NEWS
Fibre ottiche “imperfette” rendono i qubit più affidabili
12.11.2018 – Nello studio pubblicato su Science in Topological protection of biphoton states, un gruppo di ricerca dell’University of Sydney ha dimostrato che l’utilizzo di un reticolo (costituito da guide d’onda formate da nanocavi di silicio, con diametro di 500 nm e allineati lungo cammini appaiati), reso volutamente imperfetto, rende più stabile la correlazione quantistica (entanglement) tra fotoni che li attraversano e codificano le unità elementari dell’informazione quantistica (qubit). Questo importante risultato può essere sfruttato per sviluppare circuiti ottici quantistici affidabili, un progresso fondamentale verso la realizzazione dei futuri computer quantistici.
Image credit: IBM Research
Antenne con AI grazie ad un nuovo metamateriale
22.10.2018 – Un team di ricerca italo-cinese ha sviluppato un metamateriale, programmabile anche nel tempo, per ottenere un prototipo di antenna che funziona alle microonde, ma che può essere miniaturizzato per funzionare anche con la luce. Con questo nuovo materiale i bit possono passare da 1 a 0 più di milione di volte al secondo. Descritto su Nature Communications in Space-time-coding digital metasurfaces, questo meccanismo potrà trovare applicazione nella realizzazione di antenne per comunicazioni wireless più efficaci, dispositivi che in futuro potranno essere dotati anche di intelligenza artificiale che consentirà loro di riprogrammarsi.
Image credit: Smart Photonic and Optoelectronic Integrated Circuits XX (2018), DOI: 10.1117/12.2292651

Software e sistemi informatici Robotica e automazione Connessioni, trasmissioni e ICT
Calcolo ad alte prestazioni Impianti e reti elettriche Tecnologie e sistemi avanzati

PERSONE ED EVENTI IN EVIDENZA

L’Italia ospiterà presso il CINECA uno dei supercomputer europei di classe pre-exascale (potenza di picco di 270 Petaflops)
 
CINECA | 10.06.2019

Artificial Intelligence Driving Olympics: researchers from ETH Zürich have launched a new competition for autonomous driving
 
ETH Zürich | 01.11.2018

INGEGNERIA IN VIDEO    Tutti i VIDEO

Robotics Software Engineer
Video credit: UDACITY/Nanodegree Program

PUBBLICAZIONI DI RICERCA SEGNALATE

Modern gyrokinetic particle-in-cell simulation of fusion plasmas on top supercomputers
International Journal of High Performance Computing Applications (2019), DOI: 10.1177/1094342017712059

Abstract

Development of a Wireless Communication Network for Monitoring and Controlling of Autonomous Robots
International Journal of Robotics and Automation (2018), DOI: 10.2316/Journal.206.2018.3.206-4759

Abstract

Optimized Classification Predictions with a New Index Combining Machine Learning Algorithms
International Journal on Artificial Intelligence Tools (2018), DOI: 10.1142/S0218213018500124

Abstract