Piano per la ripresa dell'Europa
Ministero dell'Università e della Ricerca
Italia domani

Strengthening of the Italian Research Infrastructure for Metrology and Open Access Data in support to the Agrifood

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INRIM2 - Metrologia avanzata dei materiali e scienze della vita

(Referente: Alessandra Manzin)

L’UO ha un'esperienza riconosciuta a livello internazionale nello sviluppo di modelli matematici e strumenti computazionali per la simulazione di fenomeni fisici in materiali, dispositivi, sensori e sistemi biologici. Tali obiettivi vengono raggiunti integrando competenze nella modellizzazione numerica, nel calcolo ad alte prestazioni (HPC) e nelle tecniche di analisi dei dati. Particolare attenzione è dedicata all'ottimizzazione degli strumenti numerici sviluppati per riprodurre il più realisticamente possibile i fenomeni fisici indagati, con un'elevata efficienza computazionale. A tale scopo viene fatto ricorso al calcolo parallelo basato su schede grafiche (GPU) e all'implementazione di metodologie numeriche avanzate. L'UO opera nell’ambito di un'infrastruttura di calcolo già attiva, dotata di un cluster HPC basato su un'architettura ibrida CPU-GPU, e di postazioni di lavoro per lo sviluppo del software, il post-processing, e lo storage dei dati su larga scala. Le competenze dell'UO sono indirizzate ad attività di ricerca che comprendono la modellizzazione multiscala dei materiali e dei dispositivi (fino alla nanoscala), lo studio delle interazioni dei nanomateriali con i sistemi biologici e lo sviluppo di tecniche diagnostiche e terapeutiche. All'interno di EURAMET, l'UO è membro della rete europea per la matematica e la statistica (Mathmet), che supporta l'applicazione di strumenti matematici e statistici nella scienza della misura a livello europeo e promuove lo sviluppo di nuovi campi di ricerca, come l'intelligenza artificiale.

Modellazione matematica di sensori e dispositive miiaturizzati

Modellazione matematica di sensori e dispositive miiaturizzati

Design di nanomateriali per applicazioni terapeutiche

Design di nanomateriali per applicazioni terapeutiche

Ricostruzione numerica di immagini MRI di phantom digitali

Ricostruzione numerica di immagini MRI di phantom digitali

Alessandra Manzin

Alessandra Manzin

È Primo Ricercatore presso l'INRiM, dove è responsabile del settore "Scienze e Tecnologie Biomediche". Le sue principali competenze sono nelle aree della modellizzazione numerica e del calcolo ad alte prestazioni, con particolare riferimento all'elettromagnetismo computazionale, alle nanotecnologie e alla scienza dei materiali. È stata coinvolta con ruolo di responsabile di WP e/o come referente INRiM in diversi progetti finanziati dall’EURAMET, nonché in progetti nazionali e nell’ambito del programma Horizon H2020, ed è membro dell'European Metrology Network for Mathematics and Statistics (Mathmet). È autrice di oltre 110 articoli su riviste internazionali (h-index 23, Google Scholar), ed editor per conferenze sponsorizzate dall'IEEE e riviste internazionali. I suoi interessi di ricerca includono lo sviluppo di modelli numerici avanzati per le scienze della vita, le nanotecnologie e la metrologia, e.g. il design di nanomateriali, sensori miniaturizzati e dispositivi per applicazioni diagnostiche e terapeutiche, combinato con la modellizzazione in silico.

Riccardo Ferrero

Riccardo Ferrero

Ha conseguito la laurea in Ingegneria Matematica e il dottorato di ricerca in Metrologia cum laude presso il Politecnico di Torino, rispettivamente nel 2014 e nel 2019. Attualmente è ricercatore all'interno del settore "Scienze e Tecnologie Biomediche". Il suo campo di ricerca è lo sviluppo di codici numerici per lo studio di dispositivi, sistemi e materiali per applicazioni terapeutiche e diagnostiche. Contribuisce allo sviluppo di codici numerici per l'equazione di Landau-Lifshitz-Gilbert per lo studio di nanomateriali magnetici, nonché di modelli numerici per la simulazione del rilascio e del comportamento dei nanomateriali nei tessuti. Ha sviluppato un codice numerico per l'equazione di Bloch finalizzato alla ricostruzione dei processi di imaging basati su MRI e allo sviluppo di phantom digitali per il qMRI.

Marta Vicentini

Marta Vicentini

Ha ricevuto la laurea magistrale in Matematica con lode presso l’Università degli Studi di Torino nel 2018 e il dottorato di ricerca in Metrologia con lode dal Politecnico di Torino nel 2022. Attualmente è assegnista di ricerca nel settore “Biomedical Sciences and Technologies”. Il suo campo di ricerca riguarda lo sviluppo di modelli matematici e codici numerici per lo studio di dispositivi e materiali per applicazioni biomedicali, sia terapeutiche sia diagnostiche. In particolare, si occupa dell’implementazione di modelli in silico e tool di analisi dati per la simulazione e lo studio di fenomeni fisici in sistemi biologici, con particolare attenzione all’ottimizzazione dei metodi numerici per poter garantire sia l’affidabilità delle simulazioni numeriche, sia l’efficienza computazionale dei modelli.

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