Il panorama industriale è in rapida evoluzione, superando l’automazione e l’integrazione dei dati dell’Industria 4.0 per dirigersi verso un nuovo paradigma: l’Industria 5.0. Questa transizione pone l’accento sulla centralità dell’uomo, sulla sostenibilità e sulla resilienza dei sistemi produttivi.1 Tale cambiamento introduce una complessità senza precedenti, richiedendo tecnologie capaci di gestire volumi massicci di dati, prendere decisioni in tempo reale e condurre simulazioni sofisticate per ottimizzare i processi e supportare la collaborazione umana.
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In questo contesto, mentre tecnologie come l’Edge AI e il Federated Learning catturano l’attenzione per le loro capacità di intelligenza distribuita, l’High Performance Computing (HPC) rimane spesso il “motore invisibile” che alimenta le loro applicazioni più avanzate e sblocca il pieno potenziale dei Digital Twins industriali.4 L’HPC fornisce la potenza computazionale necessaria per l’elaborazione intensiva dei dati, le simulazioni complesse e l’addestramento su larga scala dei modelli su cui questi sistemi distribuiti si basano. Il concetto di “motore invisibile” non è solo una metafora accattivante; esso sottolinea il ruolo sottostante, non immediatamente evidente, ma assolutamente critico dell’HPC. È la centrale energetica che alimenta tutte le altre innovazioni. Ciò significa che i risultati visibili, come la manutenzione predittiva tramite i Digital Twins o le decisioni in tempo reale dell’Edge AI, sono intrinsecamente legati alle capacità di HPC che li rendono possibili, giustificando l’HPC come un investimento strategico e non un mero dettaglio tecnico.
Questo articolo si propone di chiarire il ruolo dell’HPC, illustrando come esso agisca da spina dorsale strategica, completando e potenziando l’intelligenza distribuita per guidare la prossima ondata di innovazione industriale.
HPC per l’industria, come funziona
L’High Performance Computing (HPC) si riferisce alla capacità di elaborare dati ed eseguire calcoli complessi a velocità estremamente elevate, superando di gran lunga le prestazioni dei computer standard.7 Per dare una prospettiva, un laptop o un desktop con un processore da 3 GHz può eseguire circa 3 miliardi di calcoli al secondo, ma i sistemi HPC possono essere oltre un milione di volte più veloci.4
Questa velocità è raggiunta principalmente attraverso il calcolo massivamente parallelo, dove decine di migliaia, o persino milioni, di processori o core lavorano simultaneamente su diverse parti di un problema.4 I sistemi HPC sono costruiti su cluster di computer (o cluster HPC), che sono reti di server ad alta velocità (nodi), spesso utilizzando le GPU (Graphics Processing Units) per la loro efficienza nei calcoli matematici e nell’apprendimento automatico.4 Questi cluster sono supportati da componenti ad alte prestazioni come reti a bassa latenza (ad esempio, RDMA, InfiniBand), memoria ad alta velocità e sistemi di archiviazione ad alta capacità, per garantire che tutte le parti mantengano il ritmo.4
L’HPC è oggi indispensabile per risolvere i problemi computazionali più complessi in tempo reale, offrendo vantaggi competitivi e informazioni immediate in vari settori.4 Gli esempi spaziano dalla ricerca scientifica (energia rinnovabile, previsione di tempeste) ai media (effetti speciali), dal settore petrolifero e del gas (identificazione di siti di perforazione) ai servizi finanziari (andamenti azionari in tempo reale) e, in modo cruciale, all’ Intelligenza Artificiale e al Machine Learning (rilevamento di frodi con carte di credito, veicoli a guida autonoma, tecniche di screening del cancro).7 La crescente domanda di HPC è evidente nella sua crescita di mercato, significativamente trainata dall’ascesa dell’AI generativa e dei carichi di lavoro AI su larga scala, che richiedono un’immensa potenza computazionale e scalabilità.4 La percezione iniziale potrebbe essere che l’HPC sia una tecnologia di nicchia, confinata ai supercomputer nei laboratori. Tuttavia, la sua ampia applicazione in settori così diversi indica che l’HPC si è evoluto oltre i domini scientifici specializzati per diventare una necessità trasversale per qualsiasi organizzazione che gestisca dati complessi o richieda simulazioni rapide e addestramento AI. Questo significa che l’HPC non è più solo per la “scienza missilistica”, ma è parte integrante delle moderne operazioni industriali e un fattore chiave per il vantaggio competitivo.
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Digital Twins: Lo Specchio Digitale dell’Operatività Industriale
Un Digital Twin (DT) è una replica virtuale dinamica e in tempo reale di un asset fisico, un sistema o un processo (ad esempio, una macchina, una fabbrica, un impianto energetico) utilizzata per monitorare, simulare e ottimizzare le operazioni industriali.9 È fondamentale comprendere che un DT non è solo un modello 3D o una simulazione statica.9 Mentre i modelli 3D rappresentano aspetti geometrici 9 e le simulazioni testano scenari 9, un DT è un’entità dinamica che riceve continuamente dati in tempo reale da sensori fisici e aggiorna costantemente il proprio stato.9
Le caratteristiche chiave includono: simulazione e interazione in tempo reale, autonomia e capacità decisionali basate su regole predefinite o modelli di machine learning, controllo a ciclo chiuso, analisi predittiva e ottimizzazione, e profonda integrazione con le tecnologie IoT e AI.13 I Digital Twin Eseguibili (xDT) rappresentano l’ultima evoluzione, capaci di simulare il comportamento, rispondere agli input e interagire dinamicamente con sistemi esterni.13 Possono anche apprendere dall’esperienza e adattarsi nel tempo.13
I DT offrono una visione dettagliata e dinamica delle prestazioni, consentendo l’ottimizzazione in tempo reale delle fasi di produzione.9 Essi facilitano la manutenzione predittiva, permettendo l’individuazione precoce dei problemi, riducendo i tempi di inattività e abbassando i costi di manutenzione.9 I DT accelerano la prototipazione e il time-to-market attraverso la simulazione digitale.9 Altri vantaggi includono un controllo qualità avanzato, la tracciabilità continua dei dati di produzione, la personalizzazione della produzione e la capacità di prevedere scenari complessi.9 Il valore di un Digital Twin non risiede solo nella sua creazione iniziale, ma nella sua evoluzione continua e dinamica, guidata dai dati in tempo reale e dall’intelligenza artificiale. È un’entità vivente e in apprendimento. Questa natura dinamica richiede intrinsecamente una potenza computazionale significativa e continua (HPC) per elaborare flussi di dati in tempo reale, aggiornare i modelli ed eseguire simulazioni iterative, stabilendo un forte legame causale tra la sofisticazione del DT e la necessità di HPC.
L’Intelligenza Distribuita: Edge AI e Federated Learning
Edge AI: Elaborazione in tempo reale alla periferia della rete
L’Edge AI comporta l’elaborazione dei dati direttamente sui dispositivi o sui server locali al “margine” della rete, vicino al punto in cui i dati vengono generati.14 Questo approccio rivoluziona le operazioni industriali consentendo ai dispositivi di agire in modo più intelligente e autonomo.14
I vantaggi chiave includono:
- Analisi in tempo reale e latenza ridotta: le decisioni vengono prese in millisecondi, poiché i dati non devono viaggiare verso un cloud centralizzato e tornare indietro.14 Questo è fondamentale per applicazioni come i veicoli autonomi o il controllo industriale.14
- Requisiti di larghezza di banda inferiori: l’elaborazione locale dei dati riduce il volume di dati inviati al cloud, risparmiando larghezza di banda e costi di archiviazione.14
- Maggiore sicurezza e privacy: i dati sensibili rimangono sul dispositivo, riducendo l’esposizione a minacce informatiche durante la trasmissione.14
- Autonomia: i dispositivi possono operare indipendentemente anche senza una connessione di rete continua.14
Le applicazioni includono la manutenzione predittiva, il controllo qualità tramite visione artificiale e i robot autonomi nell’intralogistica.14
Federated Learning: Apprendimento collaborativo che preserva la privacy dei dati
Il Federated Learning (FL), noto anche come apprendimento collaborativo, è una tecnica di machine learning in cui un algoritmo viene addestrato su più dispositivi client o server decentralizzati che detengono campioni di dati locali, senza scambiare esplicitamente i dati grezzi stessi.19
Il suo funzionamento prevede che un modello globale venga inizializzato su un server centrale e distribuito ai nodi client. Ogni client addestra il modello utilizzando solo i propri dati locali. Invece di inviare dati grezzi, i client inviano al server centrale parametri del modello aggiornati o gradienti.19 Il server aggrega quindi questi aggiornamenti per affinare il modello globale, che viene poi ridistribuito per ulteriori cicli di addestramento locale.19
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Questa metodologia è cruciale per diversi motivi:
- Maggiore privacy dei dati: le informazioni sensibili rimangono sul nodo locale, affrontando le preoccupazioni sulla privacy e migliorando la conformità alle normative.19 Questo è particolarmente prezioso in settori come la sanità (dati dei pazienti) e la finanza (registri delle transazioni).19
- Apprendimento collaborativo: consente a più entità di contribuire al perfezionamento dei modelli AI senza centralizzare i loro dataset proprietari o sensibili.19
- Efficienza: riduce la necessità di trasferire enormi dataset, risparmiando larghezza di banda e spazio di archiviazione.19
Il FL può essere cross-device (ad esempio, telefoni cellulari) o cross-silo (ad esempio, più ospedali o banche).19 Un aspetto fondamentale è che, mentre l’addestramento tradizionale dell’AI spesso richiede la centralizzazione di vaste quantità di dati, questa centralizzazione comporta significativi rischi per la privacy e la sicurezza, specialmente con dati industriali o personali sensibili.14 Il Federated Learning affronta direttamente questa sfida consentendo l’addestramento collaborativo senza la centralizzazione dei dati.19 Questo rende il FL non solo un metodo di addestramento alternativo, ma un imperativo strategico per le industrie in cui la privacy dei dati, la conformità normativa (ad esempio, il GDPR) e la segretezza competitiva sono fondamentali, abilitando l’adozione dell’AI in domini precedentemente ristretti.
Confronto tra Elaborazione Cloud e Edge AI
La Sinergia Indispensabile: HPC, Digital Twins e Intelligenza Distribuita
La piena realizzazione del potenziale dei Digital Twins e dell’intelligenza distribuita nell’industria moderna dipende da una sinergia profonda con l’High Performance Computing. L’HPC non è solo un complemento, ma un abilitatore che fornisce la potenza computazionale necessaria per le operazioni più esigenti.
HPC per la Simulazione Avanzata e l’Addestramento dei Modelli
I Digital Twins si basano fortemente su simulazioni ad alta fedeltà per prevedere accuratamente il comportamento e ottimizzare le prestazioni.9 L’HPC è il motore indispensabile per queste simulazioni complesse. L’HPC facilita tecniche di simulazione avanzate come la Fluidodinamica Computazionale (CFD) per il flusso di fluidi e il trasferimento di calore, e l’Analisi agli Elementi Finiti (FEA) per la resistenza e la durabilità dei materiali.16 Queste simulazioni, che richiedono miliardi di calcoli, vengono eseguite in parallelo sui cluster HPC.16 Ad esempio, nei sistemi agri-voltaici, i Digital Twins alimentati da HPC possono modellare con precisione i microclimi per ottimizzare le configurazioni dei pannelli e migliorare lo sviluppo delle colture, contribuendo alla sostenibilità.26
Oltre alla simulazione, l’HPC è cruciale per l’addestramento su larga scala dei modelli di AI e machine learning che alimentano le capacità predittive e prescrittive dei Digital Twins.5 L’addestramento di modelli di deep learning può essere 100 volte più veloce sulle GPU all’interno degli ambienti HPC rispetto alle CPU.8 Questo permette agli ingegneri di iterare più rapidamente, esplorare spazi di progettazione più ampi e ottenere prestazioni eccezionali senza sacrificare la precisione.16
HPC per la Generazione di Dati Sintetici su Larga Scala e l’Ottimizzazione del Federated Learning
Oltre al supporto per la simulazione avanzata di Digital Twins e lo sviluppo di modelli Edge AI, l’High Performance Computing (HPC) svolge un ruolo sempre più critico in due domini emergenti e complementari: la generazione di dataset sintetici su larga scala e l’ottimizzazione del Federated Learning (FL).
In molti scenari industriali e scientifici, l’ottenimento di dataset reali è limitato da scarsità, rumore o sensibilità dei dati. L’HPC offre una metodologia robusta per superare queste sfide, consentendo la generazione di vasti set di dati sintetici ad alta fedeltà. Ad esempio, nel campo delle reti sismiche, dove l’analisi dei meccanismi focali è fondamentale per la valutazione del rischio sismico e la comprensione dei processi tettonici, l’HPC è impiegato per generare dataset sintetici estesi di meccanismi focali di terremoti. Questa metodologia si avvale di strategie di parallelizzazione su misura, distribuendo parametri sorgente e calcoli su nodi e core multipli, garantendo simulazioni efficienti e scalabili di diverse geometrie di faglia e scenari tettonici. Questi dataset sintetici, ricchi e diversificati, forniscono una base solida per lo sviluppo e il miglioramento di metodi di analisi sismica basati sui dati, colmando il divario tra le metodologie computazionali e i limiti dei dati osservati 35.
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Un framework di parallelizzazione gerarchica. Questo framework adotta un approccio di parallelizzazione gerarchica per la generazione di meccanismi focali sismici.
Parallelamente, l’HPC è fondamentale per massimizzare l’efficienza e le prestazioni del Federated Learning, una tecnica cruciale per l’apprendimento collaborativo che preserva la privacy. Il FL opera addestrando modelli su dati distribuiti localmente sui dispositivi client e aggregando solo gli aggiornamenti dei modelli su un server centrale. La sinergia tra FL e architetture HPC è essenziale per affrontare le sfide poste dall’eterogeneità e dai dati non-IID (Non-Independently and Identically Distributed), comuni negli ambienti industriali.
Studi recenti dimostrano come l’HPC sia strumentale per:
- Analizzare le dinamiche dei dati non-IID: l’HPC permette di esplorare le implicazioni sfumate del FL in diversi ambienti computazionali, simulando scenari complessi con variazioni nel parametro Dirichlet beta per comprendere meglio gli effetti dei dati non-IID sull’efficienza della comunicazione, l’efficienza energetica e l’accuratezza del modello globale. Questo fornisce una comprensione olistica delle prestazioni su infrastrutture HPC eterogenee 36.
- Benchmarking dei metodi di aggregazione: l’HPC consente di valutare in modo rigoroso l’efficienza del FL utilizzando diversi metodi di aggregazione (come FedAvg, FedProx, FedOpt e FedYogi) su vari dataset e client. Misurando metriche quali il tempo di convergenza, l’accuratezza del modello globale, l’efficienza della comunicazione e il throughput dell’HPC, è possibile ottenere insight preziosi sulle prestazioni del FL, specialmente in ambienti ad alte prestazioni, con un impatto diretto sulla convergenza, la comunicazione e l’utilizzo delle risorse 37.
L’integrazione dell’HPC in questi processi non solo migliora l’efficienza e la scalabilità, ma abilita anche nuove possibilità per l’analisi dei dati e l’apprendimento automatico in contesti dove la disponibilità di dati reali è limitata o la privacy è una preoccupazione primaria.
HPC come centro di aggregazione per il federated learning
Mentre il Federated Learning decentralizza i dati, esso richiede spesso un server centrale per l’aggregazione dei parametri del modello addestrati localmente.19 I sistemi HPC sono idealmente adatti a fungere da questi punti di aggregazione centrali.29 Essi sfruttano le loro capacità di elaborazione parallela per combinare in modo efficiente gli aggiornamenti da numerosi nodi client, creando un modello globale robusto e migliorato.29 Ciò garantisce le prestazioni complessive di addestramento e l’efficacia del modello globale, anche con campioni di dati eterogenei provenienti da diversi client.20
HPC a supporto dello sviluppo di modelli edge AI
I dispositivi Edge AI hanno memoria e risorse computazionali limitate.14 Pertanto, i modelli AI complessi distribuiti sull’edge vengono tipicamente sviluppati e addestrati intensivamente su potenti cluster HPC centralizzati.8 L’HPC fornisce la potenza computazionale per questo addestramento iniziale e intensivo, consentendo lo sviluppo di modelli AI sofisticati che vengono poi ottimizzati e distribuiti all’edge per l’inferenza in tempo reale.8 Questo approccio ibrido bilancia la necessità di una profonda potenza computazionale per lo sviluppo del modello (HPC) con i requisiti di agilità e bassa latenza delle operazioni edge in tempo reale.31
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Il futuro dell’intelligenza industriale non risiede nella scelta di una tecnologia rispetto a un’altra (HPC contro Edge), ma nella loro orchestrazione intelligente. Questa architettura ibrida consente alle aziende di ottenere sia risposte in tempo reale a bassa latenza sia analisi e addestramento di modelli complessi e approfonditi, rappresentando un’evoluzione sofisticata nell’integrazione IT/OT. Questo è un trend architettonico cruciale. L’HPC agisce come la “fabbrica dell’intelligenza” o il “centro di elaborazione” in cui l’intelligenza di base (modelli AI complessi, modelli FL globali) viene forgiata e raffinata prima di essere distribuita o implementata all’edge. Senza l’HPC, l’intelligenza distribuita mancherebbe della profondità, complessità e precisione necessarie per le applicazioni industriali avanzate.
Architettura ibrida: HPC, Edge AI e Digital Twins in sinergia
Tabella 1: Caratteristiche e Ruoli Complementari di HPC, Edge AI e Federated Learning
Questa tabella evidenzia le caratteristiche distintive, i ruoli primari e come queste tre tecnologie si completano a vicenda in un ecosistema industriale integrato. Fornisce una panoramica chiara e concisa delle relazioni tra queste tecnologie complesse.
| Caratteristica | High Performance Computing (HPC) | Edge AI | Federated Learning |
| Obiettivo Principale | Massima potenza di calcolo per problemi complessi e grandi dataset 4 | Elaborazione dati in tempo reale alla sorgente per decisioni rapide 14 | Addestramento collaborativo di modelli AI preservando la privacy dei dati 19 |
| Località Elaborazione | Centralizzata (cluster, cloud HPC) 4 | Decentrata, vicino alla sorgente dati 14 | Decentrata per i dati, centralizzata per l’aggregazione dei modelli 19 |
| Latenza | Variabile, dipende dal carico e dalla rete, ma ottimizzata per throughput 4 | Molto bassa, quasi istantanea 14 | Dipende dai round di comunicazione, ma l’elaborazione locale è rapida 19 |
| Requisiti di Banda | Elevati per trasferimento dati massivi 4 | Bassi, elaborazione locale riduce il traffico 14 | Moderati, solo parametri o gradienti vengono scambiati 19 |
| Privacy Dati | Dipende dalla gestione del cluster/cloud | Elevata, i dati sensibili rimangono locali 14 | Massima, i dati grezzi non lasciano la sorgente 19 |
| Ruolo Complementare | Addestra modelli complessi per Edge AI, esegue simulazioni DT avanzate, aggrega modelli FL 5 | Fornisce dati in tempo reale per DT, esegue inferenza locale per decisioni immediate, alimenta FL con dati locali 9 | Permette l’addestramento distribuito di modelli AI per DT in contesti sensibili alla privacy, contribuendo a un modello globale più robusto 22 |
HPC nel paradigma di Industria 5.0
L’Industria 4.0 si è concentrata principalmente sulla digitalizzazione, l’automazione e l’efficienza operativa.2 L’Industria 5.0, invece, si basa su questi risultati, spostando l’attenzione dalla mera produttività e profitto per integrare valori umani e obiettivi sociali.1 Si tratta di un’evoluzione culturale e concettuale.1
I tre pilastri dell’Industria 5.0 sono:
- Umano-centricità (Human-Centricity): prioritizzare il benessere dei lavoratori, creare ambienti di lavoro sicuri e stimolanti e valorizzare le capacità umane. La tecnologia supporta gli esseri umani, non li sostituisce, attraverso la collaborazione uomo-macchina (ad esempio, i cobot).1
- Sostenibilità Ambientale (Environmental Sustainability): adottare pratiche di produzione eco-compatibili, utilizzare energie rinnovabili, minimizzare gli sprechi e promuovere modelli di economia circolare.1
- Resilienza (Resilience): costruire ecosistemi industriali capaci di adattarsi rapidamente a cambiamenti, crisi ed eventi imprevisti, garantendo flessibilità operativa e catene di approvvigionamento robuste.1
HPC, Digital Twins, Edge AI e Federated Learning contribuiscono in modo significativo alla realizzazione della visione dell’Industria 5.0:
- Umano-centricità: i Digital Twins consentono la simulazione dell’interazione uomo-macchina, ottimizzando le interfacce e la robotica collaborativa per ambienti più sicuri ed ergonomici.1 Le simulazioni potenziate dall’HPC possono progettare luoghi di lavoro che riducono lo sforzo fisico e permettono agli esseri umani di concentrarsi su compiti creativi.1 L’Edge AI fornisce feedback in tempo reale per la sicurezza dei lavoratori e il comportamento adattivo dei robot, migliorando la collaborazione uomo-macchina.2
- Sostenibilità: i Digital Twins basati su HPC consentono una modellazione dettagliata e l’ottimizzazione del consumo energetico, dell’allocazione delle risorse e della riduzione degli sprechi nei processi industriali.1 Ad esempio, l’ottimizzazione dei microclimi nei sistemi agrivoltaici.26 L’Edge AI può monitorare il consumo energetico localmente, riducendo l’impatto ambientale.14 Queste tecnologie consentono la transizione verso una produzione a basse emissioni di carbonio e i principi dell’economia circolare.3
- Resilienza: i Digital Twins, potenziati dall’HPC, possono simulare scenari complessi, prevedere guasti e testare strategie adattive, rendendo le imprese più robuste e adattabili alle crisi.1 L’Edge AI garantisce autonomia locale e decisioni rapide anche quando la connettività centrale è compromessa, migliorando la flessibilità operativa.14 Il Federated Learning consente il miglioramento continuo dei modelli AI attraverso entità distribuite, rafforzando l’intelligenza collettiva e la robustezza dei sistemi industriali.22
Questo significa un profondo cambiamento nello scopo della tecnologia industriale. Non si tratta più solo di massimizzare la produzione o il profitto, ma di sfruttare l’informatica avanzata per raggiungere un futuro industriale più etico, ambientalmente responsabile e a misura d’uomo. L’HPC, come “motore invisibile”, è quindi non solo un asset tecnico ma uno strumento strategico per la responsabilità sociale d’impresa e il valore sociale a lungo termine.
Tabella 2: Contributo delle Tecnologie ai Pilastri dell’Industria 5.0
Questa tabella riassume come HPC, Digital Twins, Edge AI e Federated Learning contribuiscono al raggiungimento dei tre pilastri fondamentali dell’Industria 5.0. La sua utilità risiede nel fornire una mappatura strutturata che va oltre le affermazioni generiche, offrendo esempi concreti di come queste tecnologie abilitino gli obiettivi più ampi ed etici dell’Industria 5.0.
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| Pilastro Industria 5.0 | Contributo di HPC | Contributo di Digital Twins | Contributo di Edge AI | Contributo di Federated Learning |
| Umano-centricità | Progettazione ergonomica e simulazione di interfacce uomo-macchina avanzate 1 | Ottimizzazione della collaborazione uomo-macchina, ambienti di lavoro sicuri e stimolanti 1 | Robotica collaborativa adattiva, monitoraggio della sicurezza in tempo reale 2 | Sviluppo di AI che comprende meglio le interazioni umane preservando la privacy 19 |
| Sostenibilità Ambientale | Simulazioni per ottimizzare l’efficienza energetica, ridurre gli sprechi e modellare sistemi a basso impatto 1 | Ottimizzazione delle risorse, riduzione degli sprechi, promozione di produzione circolare 1 | Monitoraggio e ottimizzazione del consumo energetico locale, gestione efficiente delle risorse 14 | Addestramento di modelli AI per l’ottimizzazione energetica su dati distribuiti senza condivisione 3 |
| Resilienza | Simulazione di scenari di crisi, analisi predittiva per prevenire guasti su larga scala 1 | Previsione di scenari complessi, adattabilità a cambiamenti e imprevisti, manutenzione predittiva 1 | Decisioni autonome in tempo reale, operatività anche senza connettività centrale 14 | Miglioramento continuo dei modelli AI su dati eterogenei e distribuiti, rafforzando la robustezza del sistema 22 |
Conclusioni: L’HPC, il Catalizzatore dell’Intelligenza Industriale del Futuro
L’High Performance Computing (HPC) emerge come il “motore invisibile” che sostiene le capacità più avanzate dei Digital Twins industriali, dell’Edge AI e del Federated Learning. Lo studio ha dimostrato come l’HPC fornisca una potenza computazionale senza pari per simulazioni ad alta fedeltà, l’addestramento su larga scala di modelli AI e le cruciali fasi di aggregazione nei framework di apprendimento distribuito.
Il futuro dell’intelligenza industriale non risiede in tecnologie isolate, ma nella loro integrazione ibrida e senza soluzione di continuità, dove Edge AI e Federated Learning ed HPC operano in concerto. Questo approccio integrato è essenziale per raggiungere gli ambiziosi obiettivi dell’Industria 5.0: creare sistemi industriali incentrati sull’uomo, sostenibili e resilienti. Se l’HPC è il “motore invisibile” e l’abilitatore critico, le organizzazioni che lo trascurano o sottovalutano il suo investimento si troveranno in una posizione di svantaggio significativo nell’adozione di queste altre tecnologie più visibili. Riconoscere e investire strategicamente nell’HPC non è più un’opzione, ma una necessità competitiva per una vera trasformazione digitale e per il raggiungimento degli obiettivi dell’Industria 5.0.
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Benchmarking Federated Learning on High-Performance Computing: Aggregation Methods and Their Impact – Raw Data Library https://rawdatalibrary.net/ArticleDetails/1724875/benchmarking-federated-learning-on-high-performance-computing-aggregation-methods-and-their-impact
Federated Continual Learning for Edge-AI: A Comprehensive Survey – arXiv https://arxiv.org/html/2411.13740v1
How HPC and Edge Computing Are Converging to Shape the Future | Core Scientific https://corescientific.com/resources/blog/how-hpc-and-edge-computing-are-converging-to-shape-the-future/
HPC and AI – High-Performance Computing – NVIDIA https://www.nvidia.com/en-us/high-performance-computing/hpc-and-ai/
Digital Twin Platform for Optimized Product Performance | Altair https://altair.com/digital-twin
Towards Human-Centric Manufacturing: Exploring the Role of Human Digital Twins in Industry 5.0 – MDPI https://www.mdpi.com/2071-1050/17/1/129
D. Annunziata et al., “Leveraging High-Performance Computing for Generating Large-Scale Synthetic Datasets of Focal Mechanisms in Seismic Networks,” 2025 IEEE 25th International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing Workshops (CCGridW), Tromsø, Norway, 2025, pp. 9-16, doi: 10.1109/CCGridW65158.2025.00012.
D. Annunziata, M. Canzaniello, D. Chiaro, S. Izzo, M. Savoia and F. Piccialli, “On the Dynamics of Non-IID Data in Federated Learning and High-Performance Computing,” 2024 32nd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP), Dublin, Ireland, 2024, pp. 230-237, doi: 10.1109/PDP62718.2024.00039.
Nota degli autori
Si ringraziano i membri, collaboratori ed amici del gruppo di ricerca M.O.D.A.L. (Mathematical MOdelling and Data AnaLisys) del Dipartimento di Matematica e Applicazioni “Renato Caccioppoli” – Università degli Studi di Napoli Federico II per le stimolanti discussioni sull’argomento trattato.
Si ringrazia il progetto PNRR Centro Nazionale HPC, Big Data e Quantum Computing, (CN 00000013) (CUP: E63C22000980007), under the NRRP MUR program funded by the NextGenerationEU.
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