“La corretta gestione dei dati, l’interoperabilità e gli algoritmi saranno strumentali per massimizzare l’utilizzo delle informazioni generate dalle nostre osservazioni dello spazio”

La fisica delle particelle è stata, fin dal 1980, una grandissima fonte di dati, che ha accumulato con il LHC¹ (Large Hadron Collider) e producendo più di 300 petabyte realmente memorizzati su nastro: un volume di dati che è stato superato solo dalla metà degli anni Dieci del 2000 con l’avvento dei social media e dello streaming. Tuttavia, le esigenze della fisica delle particelle hanno portato all’avvento del world-wide-web e ad architetture di calcolo come la griglia LHC, che ha aperto la strada verso il cloud computing. Nel prossimo decennio, con l’avvento dell’HL-LHC² (High Luminosity LHC), il volume di dati sarà nuovamente moltiplicato per un fattore 100, e altri progetti ad alta intensità di dati, come l’Osservatorio Vera Rubin, l’Euclid Satellite e il Square Kilometer Array, seguiranno da vicino o addirittura supereranno l’LHC. A fianco di questo troviamo sofisticate simulazioni che ritraggono l’evoluzione dell’Universo o di complesse interazioni di particelle elementari e che richiedono le più avanzate infrastrutture di calcolo.

1. ¹. Il Large Hadron Collider (LHC) è il più grande e più alto collisore di particelle al mondo. È stato costruito dall’Organizzazione europea per la ricerca nucleare (CERN) tra il 1998 e il 2008 in collaborazione con oltre 10.000 scienziati e centinaia di università e laboratori, oltre che da più di 100 paesi. Si trova in un tunnel di 27 chilometri (17 miglia) di circonferenza e profondo fino a 175 metri (574 piedi) sotto il confine Francia-Svizzera vicino a Ginevra.
2. ². HLC ad alta luminosità

Nei prossimi anni questi progetti scientifici porteranno all’uso di varie tecnologie per il calcolo e per lo stoccaggio, fornite da infrastrutture di calcolo centralizzate e con un’ampia varietà di tecnologie. Le principali opportunità di queste infrastrutture consistono nel fornire un accesso trasparente all’architettura più appropriata per un particolare tipo di processo e nell’utilizzare quindi le risorse disponibili nel modo più efficiente. I nuovi metodi di archiviazione dei dati dovrebbero consentire di ridurre le copie multiple e di fornire dati per un ampio utilizzo secondo i principi FAIR³.

3. ³. I principi guida FAIR per la gestione e la gestione dei dati scientifici.

Tuttavia, senza lo sviluppo di procedure e algoritmi adeguati all’infrastruttura interoperabile o di barriere sottostanti per accedere a risorse diverse, possono sorgere difficoltà a fornire tutti i calcoli necessari alle collaborazioni scientifiche, con un evidente impatto sulla loro produzione scientifica.

Anche se il settore privato non sarà interessato nel breve periodo ai risultati della ricerca sulla comprensione delle leggi fondamentali dell’Universo, queste discipline hanno tuttavia spianato la strada o hanno avuto una forte interazione con il settore privato su diversi aspetti dell’informatica – come il World Wide Web, il cloud computing o persino le applicazioni in tempo reale di algoritmi di apprendimento automatico. Le collaborazioni più interessanti scaturiscono dalla contaminazione tra metodologie diverse, e gli algoritmi sviluppati hanno trovato applicazione in medicina, nella diagnostica per immagini, nel patrimonio culturale, ecc. Dal profondo sguardo nell’universo del telescopio spaziale James Webb possono derivare metodi molto interessanti per il monitoraggio del pianeta Terra che si basa sulle osservazioni dallo spazio, e che possono avere il loro impatto immediato nelle previsioni meteorologiche o nella previsione del carico sulle reti elettriche, e portare allo sviluppo di una nuova economia dello spazio.

Lo sviluppo di algoritmi per l’utilizzo ottimale delle risorse in vari ambiti guidati dalla scienza è in corso in tutte le collaborazioni scientifiche che si occupano di questioni scientifiche fondamentali. La ricerca di collaborazioni e cooperazioni permetterà di beneficiare direttamente degli sviluppi realizzati e di utilizzarli in un contesto più ampio.