Scritto da Pandora Rivista
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Antonio Stamerra (INAF) è Co-Leader dello Spoke 2 “Fundamental Research and Space Economy” e membro dello Spoke Coordination Board del Centro Nazionale ICSC.
Da quali esigenze siete partiti per lavorare sulle principali tematiche legate alla fisica fondamentale e alla Space Economy all’interno dello Spoke 2?
Stamerra: La parte centrale del lavoro dello Spoke 2, denominato “Fundamental Physics and Space Economy”, riguardava soprattutto i casi d’uso legati alla fisica fondamentale, all’astrofisica e più in generale alla ricerca di base. Partendo da casi d’uso strettamente scientifici – come la cromodinamica quantistica, le onde gravitazionali o l’analisi di dati e immagini in fisica e astrofisica – le soluzioni sviluppate trovano anche applicazioni in altri ambiti. Penso, ad esempio, all’utilizzo di simulazioni numeriche e modelli per ottimizzare l’utilizzo di fasci di particelle e radiazioni per la cura dei tumori, oppure allo studio delle opere d’arte. In questo quadro si inserisce anche la Space Economy, sviluppata nello Spoke 2 soprattutto all’interno del Work Package 6, con l’obiettivo di identificare le attività di sviluppo tecnologico e computazionale legate all’osservazione della Terra dallo spazio.
In particolare, ci siamo concentrati sui satelliti dedicati al monitoraggio del territorio e su competenze specifiche nell’analisi di immagini satellitari. Uno dei casi d’uso principali ha riguardato l’identificazione precoce di malattie nei campi coltivati, ad esempio la flavescenza dorata della vite. Attraverso l’analisi delle immagini è possibile individuare tempestivamente l’insorgenza di patologie utilizzando metodologie ibride che combinano immagini satellitari e droni impiegati a bassa quota. Questo consente di intervenire rapidamente e in maniera mirata, ma richiede sistemi avanzati di analisi delle immagini e modelli capaci di distinguere segnali realmente significativi dal rumore prodotto da altri elementi presenti sul territorio, come pannelli solari o altre strutture.
Su quali altri casi applicativi e industriali avete lavorato?
Stamerra: Un altro ambito applicativo ha riguardato l’identificazione degli incendi. Anche in questo caso l’analisi satellitare può avere ricadute concrete, ad esempio in ambito assicurativo, permettendo di confrontare la situazione precedente e successiva a un evento e valutare con maggiore precisione danni e rimborsi. Sempre in quest’area abbiamo collaborato con Intesa Sanpaolo su attività legate alla caratterizzazione dei terreni agricoli. L’obiettivo era verificare la corrispondenza tra quanto dichiarato dalle aziende agricole e l’effettiva capacità produttiva dei terreni osservata tramite dati satellitari. È un esempio interessante perché mostra bene il collegamento tra tecnologie nate nella ricerca fondamentale – l’analisi di immagini utilizzata anche in astrofisica o negli esperimenti di fisica delle particelle – e applicazioni industriali o finanziarie.
Un secondo filone, più vicino alla Space Economy in senso stretto, è stato sviluppato insieme a Leonardo, nell’ambito del progetto IDL – Interoperable Data Lake. Il progetto era dedicato alla raccolta e gestione di dati eterogenei all’interno di grandi data lake, ma da lì è nata anche un’attività sul tracciamento di satelliti e detriti spaziali, che richiedeva competenze astronomiche. Abbiamo sviluppato un sottoprogetto dedicato all’osservazione di satelliti e detriti spaziali utilizzando il Telescopio Nazionale Galileo alle Canarie e uno strumento ad altissima velocità di acquisizione chiamato SiFAP (Simple Fast Astronomical Photometer), capace di effettuare misure su scale temporali inferiori al millisecondo. Partendo dall’analisi e gestione dei dati sviluppate nel progetto IDL, abbiamo cercato di osservare e caratterizzare questi oggetti nello spazio. Non parliamo soltanto di satelliti di grandi dimensioni, ma anche di frammenti inferiori al metro o persino al centimetro, spesso non catalogati e derivanti da collisioni o da vecchi satelliti. Da questa esperienza è nata l’idea di sviluppare strumenti e simulatori per analizzare meglio le traiettorie di questi oggetti e contribuire alle attività di space situational awareness, cioè al monitoraggio dello spazio per prevenire collisioni e controllare il comportamento dei detriti orbitali. Questo esempio mostra bene come la ricerca fondamentale, che a volte sembra distante dalle applicazioni concrete, possa produrre ricadute tecnologiche importanti quando esiste un dialogo reale tra competenze diverse. Nello Spoke 2 la Space Economy non era il tema centrale e, all’inizio, ci interrogavamo anche noi su cosa significasse davvero affrontarla all’interno di uno Spoke dedicato soprattutto alla fisica fondamentale. Però, lavorando sui casi d’uso, sono emerse naturalmente molteplici connessioni.
A proposito dell’organizzazione interna dello Spoke 2, come avete strutturato il lavoro? Da quali domande siete partiti e quanto è stato importante lavorare all’interno di un ecosistema come quello del Centro Nazionale?
Stamerra: Lo Spoke 2, come gli altri Spoke del Centro Nazionale, è stato organizzato in diversi work package. La particolarità, rispetto ad altri casi, è che noi li abbiamo distinti abbastanza chiaramente in due grandi aree: una più legata ai temi della ricerca fondamentale e un’altra più orientata agli aspetti tecnologici e implementativi. In particolare, i Work Package 4 e 5 erano dedicati soprattutto allo sviluppo delle soluzioni tecnologiche e computazionali necessarie per affrontare i casi d’uso emersi negli altri pacchetti di lavoro. A questi si aggiungeva il Work Package 6, che ha avuto una funzione più trasversale e includeva proprio la Space Economy e altri casi d’uso non strettamente legati alla ricerca fondamentale.
Devo dire che questa struttura ha funzionato piuttosto bene e i casi d’uso sono nati direttamente dalle competenze e dalle attività quotidiane delle persone coinvolte nello Spoke. Parliamo di un insieme molto ampio di discipline: fisica delle particelle, sia teorica sia sperimentale, fisica dello spazio, astrofisica legata ai processi fisici più che agli oggetti astronomici in senso stretto, astroparticle physics, onde gravitazionali e astronomia multimessaggera. Tutti ambiti che condividono esigenze computazionali molto avanzate.
Dal punto di vista computazionale, quali erano le principali sfide comuni a questi diversi ambiti dello Spoke?
Stamerra: Pensiamo, ad esempio, agli esperimenti di fisica delle particelle. Il vero problema non è solo fare gli esperimenti, ma gestire l’enorme quantità di dati che producono. Negli acceleratori avvengono collisioni a velocità impressionanti e ogni singolo evento genera una quantità enorme di informazioni che devono essere raccolte, selezionate e analizzate quasi in tempo reale. Per questo servono infrastrutture informatiche molto avanzate: sistemi capaci di elaborare dati vicino al punto in cui vengono prodotti, enormi archivi digitali e piattaforme in grado di leggere e analizzare flussi giganteschi di informazioni senza rallentamenti. Non si tratta semplicemente di avere “computer più grandi”, ma di riuscire a gestire dati che arrivano continuamente e a velocità elevatissime. Sono sfide che, in fondo, non sono così lontane da quelle che oggi affrontano anche molte grandi realtà industriali. Penso ai flussi di dati finanziari o alle grandi infrastrutture digitali utilizzate da aziende energetiche come Eni. Accanto alla fisica sperimentale c’è poi la fisica teorica, che presenta sfide completamente diverse ma altrettanto complesse. Un esempio è la cromodinamica quantistica, cioè lo studio teorico delle interazioni tra quark e particelle subnucleari. In questo caso servono simulazioni numeriche enormi, basate su reticoli computazionali estremamente complessi, che richiedono grandi capacità di calcolo parallelo. Nello Spoke 2 abbiamo lavorato anche utilizzando infrastrutture di supercalcolo come Leonardo e questo ci ha permesso di operare su sistemi estremamente complessi, con centinaia di migliaia di unità di calcolo che lavorano contemporaneamente e con architetture diverse tra loro, come CPU e GPU, sviluppando software in grado di essere al tempo stesso performante e scientificamente affidabile.
Un altro tema centrale è stato quello della sostenibilità energetica del calcolo. Simulazioni di questo tipo consumano enormi quantità di energia e diventa fondamentale ottimizzare gli algoritmi, ridurre i tempi di esecuzione e utilizzare processori a basso consumo energetico. Questo aspetto ha un impatto immediato anche sull’industria, perché sviluppando algoritmi più efficienti o sistemi che riducono il consumo energetico, è possibile produrre un’innovazione utile ben oltre il contesto della ricerca fondamentale. Va ricordato però che i casi d’uso non nascono pensando subito alla ricaduta industriale. Chi lavora, ad esempio, sulla simulazione delle onde gravitazionali cerca prima di tutto di risolvere un problema scientifico: estrarre informazioni fisiche da un segnale osservato da un interferometro gravitazionale, capire la massa degli oggetti coinvolti, la loro distanza o rotazione. Le tecnologie di calcolo sviluppate per affrontare questi problemi possono poi trovare applicazioni molto più ampie.
Nonostante il focus fosse la ricerca fondamentale, come ricordava sono state portate avanti anche collaborazioni con vari soggetti interni ed esterni al Centro. Quanto sono state importanti?
Stamerra: Per quanto riguarda la collaborazione interna, nello Spoke 2 è stata molto positiva anche perché esisteva già una comunità scientifica consolidata, soprattutto legata all’INFN, a cui si sono aggiunte le università e alcune realtà come INAF, da cui provengo io. Non è mai semplice far collaborare comunità diverse perché serve uno sforzo reale di coordinamento, ma nel complesso il dialogo ha funzionato bene. Un altro aspetto molto interessante, e inizialmente non scontato, è stato proprio il rapporto con l’industria. Attraverso gli Innovation Grant e i bandi a cascata siamo riusciti a collaborare in maniera concreta con aziende come Leonardo, Intesa Sanpaolo ed Eni. Con Intesa, come dicevo, abbiamo lavorato su progetti di agricoltura di precisione e frode bancaria. Con Eni ci siamo occupati di predictive maintenance, cioè manutenzione predittiva, grazie a sistemi capaci di individuare possibili anomalie nei macchinari prima che si verifichi un guasto.
Tecniche simili vengono applicate anche alla strumentazione scientifica. Nei telescopi, ad esempio, monitoriamo continuamente sensori, temperature, pressioni, voltaggi e altri parametri per identificare anomalie attraverso algoritmi di machine learning. Anche i bandi a cascata hanno prodotto esperienze interessanti. Alcuni progetti hanno utilizzato le infrastrutture di calcolo del Centro per sviluppare nuovi sistemi di gestione dei dati finanziari o applicazioni legate alla Space Economy, combinando dati satellitari e informazioni economiche per analizzare fenomeni complessi. Uno degli elementi più importanti è stato proprio quello di creare occasioni concrete di dialogo tra mondi diversi: ricerca fondamentale, industria e sviluppo tecnologico.
Dal punto di vista delle ricadute, quanto può incidere questo lavoro sul tessuto produttivo italiano, fatto soprattutto di piccole e medie imprese? Le applicazioni sviluppate insieme a grandi aziende come Leonardo possono avere effetti anche lungo la filiera?
Stamerra: È una domanda complessa. Premetto che non sono un esperto di organizzazione industriale, né di grandi né di piccole imprese, però l’esperienza maturata nello Spoke 2 mi porta a fare alcune considerazioni. Le grandi aziende, dal canto loro, hanno una massa critica che permette di investire anche in attività di ricerca che non producono ricadute immediate, anche se non sempre hanno una visione così orientata al lungo periodo. Per le piccole e medie imprese, invece, la situazione è più delicata, perché spesso devono concentrarsi su obiettivi immediatamente spendibili sul mercato. Anche nei bandi a cascata abbiamo osservato questo aspetto. Molte realtà coinvolte cercavano applicazioni con un TRL (Technology Readiness Level) già elevato; quindi, tecnologie o prodotti pronti per essere immessi rapidamente sul mercato. Credo che uno dei contributi più importanti che il Centro può dare alle PMI sia mettere a disposizione metodologie, prototipi e strumenti già sviluppati e validati. Tutto ciò che viene prodotto all’interno del Centro Nazionale segue infatti principi di open access e FAIR data; quindi, può essere riutilizzato anche da soggetti esterni.
Un altro aspetto fondamentale riguarda il training e il trasferimento delle competenze. Su questo aspetto nello Spoke 2 abbiamo lavorato molto, anche se esiste ancora un ampio margine di miglioramento. Poiché la ricerca pubblica sviluppa competenze avanzate nel calcolo, nella gestione dei dati e nell’analisi algoritmica, l’idea è trasferire almeno parte di questo patrimonio verso il sistema produttivo. Nel nostro caso lo abbiamo fatto organizzando scuole, workshop e hackathon aperti a chi voleva acquisire nuove competenze.
Quanto conta, oltre al trasferimento tecnologico, proprio questo aspetto di trasferimento delle competenze tra ricerca e imprese? E quali altri strumenti possono essere impiegati attivamente per favorirlo?
Stamerra: Oltre a quanto ho già citato, ci sono strumenti come i dottorati industriali che permettono ai giovani ricercatori di muoversi in un ambiente ibrido, tra contesto industriale e contesto accademico. Questo consente loro di affrontare i problemi con maggiore libertà, senza essere vincolati esclusivamente alla ricaduta immediata sul prodotto. Più in generale, credo che il vero obiettivo futuro debba essere la costruzione di un ecosistema, anche in senso non necessariamente fisico, stabile tra imprese e ricerca pubblica, in cui aziende, ricercatori e tecnologi possano confrontarsi continuamente, condividere problemi, strumenti e soluzioni. Non sempre è semplice, perché dal lato della ricerca fondamentale esiste il tema delle pubblicazioni scientifiche e della necessità di produrre risultati coerenti con il proprio percorso accademico, mentre dal lato industriale serve apertura verso approcci innovativi che spesso non producono risultati immediati. Tuttavia, la storia dimostra che le ricadute della ricerca fondamentale esistono eccome. Pensiamo, ad esempio, ai protocolli di trasmissione dati sviluppati originariamente per i radiotelescopi e poi utilizzati nelle tecnologie wireless. Oppure alle GPU, nate in contesti completamente diversi e diventate oggi strumenti centrali anche nel calcolo scientifico.
La ricerca fondamentale sviluppa tecnologie per risolvere problemi estremi – legati allo storage, alla velocità di calcolo, all’efficienza energetica – e queste tecnologie possono poi trovare applicazioni molto più ampie. Da un lato il settore pubblico deve imparare a riconoscere il potenziale applicativo di ciò che produce, valorizzandolo anche attraverso brevetti o collaborazioni; dall’altro il settore privato deve avere la capacità di investire in innovazione e fidarsi maggiormente dei dati, degli algoritmi e delle nuove metodologie. Le piccole e medie imprese italiane hanno una grande forza nella loro capacità artigianale e nella comprensione concreta dei processi. Però oggi diventa indispensabile ampliare questa capacità attraverso strumenti avanzati di analisi dei dati e tecnologie computazionali efficienti.
Quali sviluppi e quali prospettive possono nascere dall’esperienza dello Spoke 2?
Stamerra: Per l’esperienza che abbiamo avuto nello Spoke 2 – anche nel rapporto molto stretto con lo Spoke 3 (“Astrophysics and Cosmo Observations”), perché di fatto sono i due Spoke più legati alla ricerca fondamentale – la sfida principale per il futuro è riuscire a tenere insieme la ricerca fondamentale e il mondo industriale e applicativo. È nella ricerca di base che si affrontano problemi estremi: gestione di enormi quantità di dati, velocità di calcolo, sostenibilità energetica delle simulazioni, sviluppo di nuovi algoritmi e nuove architetture computazionali. Da questo punto di vista, il Centro Nazionale dovrà essere capace, come ha già fatto, di valorizzare proprio queste competenze.
I nostri casi d’uso hanno sviluppi applicativi concreti, sicuramente collocabili a un TRL medio. Per arrivare a un livello più alto serve però una connessione molto più stretta con il sistema industriale, perché quel passaggio non è ciò che noi, come ricercatori di base, sappiamo fare direttamente. Ed è qui che diventa fondamentale costruire un ecosistema reale di collaborazione pubblico-privato. Per quello che abbiamo visto finora, il modo migliore per farlo è mettere le persone nelle condizioni di lavorare insieme davvero, in contesti in cui possano confrontarsi quotidianamente su problemi concreti, ciascuno portando le proprie competenze.
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