Istituto Nazionale di Fisica Nucleare
Sezione di Firenze

50anni infn fi

Mentre l'INFN celebra i suoi primi 70 anni di attività, la sezione festeggia i suoi 50 anni con un evento per ripercorrere la storia dell'istituto e, insieme, quella di Firenze. L'evento rappresenta l'occasione per condividere ricordi ed emozioni attraverso presentazioni storico-scientifiche sulle attività delle diverse linee scientifiche e due tavole rotonde, una dedicata al personale tecnico e amministrativo e una ai giovani ricercatori e ricercatrici.

L'evento si terrà nell'aula magna del Dipartimento di Fisica dell'Università di Firenze il 21 e 22 aprile 2022.
Via G. Sansone 1, Sesto Fiorentino.

 

Ulteriori informazioni: https://agenda.infn.it/event/30635/

eduroam logo

Informazioni

La Sezione INFN di Firenze aderisce alla Federazione Italiana Eduroam, il cui scopo è quello di "facilitare l'accesso alla rete GARR e alle altre reti ad essa connesse agli utenti mobili (roaming users) delle organizzazioni partecipanti (servizio Eduroam)".

La Federazione fa parte a sua volta di una Federazione internazionale a cui partecipano vari organismi di numerose nazioni.

Attraverso Eduroam i visitatori provenienti dalle istituzioni aderenti possono connettersi alla rete Wireless della Sezione usando le credenziali fornite loro dalla propria organizzazione.

Nello stesso modo, gli utenti della Sezione INFN di Firenze possono accedere alle reti wireless Eduroam presenti nelle sedi degli organismi nazionali ed internazionali aderenti alla Federazione usando le proprie credenziali registrate presso la Sezione.

In particolare l'identificativo utente ( o username o nome utente) deve essere inserito nella seguente forma:

Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
Tipo di servizio offerto
Per evitare sovrapposizioni con il servizio offerto dall'Università di Firenze, il tipo di servizio offerto è solo quello di Identity Provider: gli utenti si collegheranno alla rete eduroam messa a disposizione dall'Università di Firenze.
AUP del GARR
Gli utenti della rete eduroam dovranno rispettare quanto previsto dalle regole di utilizzo della rete GARR (AUP).
Mappa degli hotspot eduroam
Configurazione

Per la configurazione consultare le apposite pagine sul server web del Servizio Calcolo e Reti della Sezione.

Assistenza

in caso di problemi, gli utenti devono contattare in primo luogo il supporto tecnico della propria "Home Institution" a meno che la problematica non sia chiaramente legata alla "Visited Institution".

foto cnaf

La Sezione di Firenze dell’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare ha aperto un bando per un assegno di ricerca tecnologica, per il quale è richiesta la Laurea Magistrale in discipline STEM:

“Realizzazione di una infrastruttura cloud per lo sviluppo di tecniche di Machine Learning avanzate nell’ambito della fisica nucleare, subnucleare e loro applicazioni”.

Ed un secondo assegno di ricerca scientifica, per il quale è richiesto il Dottorato di Ricerca in Fisica:

“Sviluppo di tecniche di Machine Learning avanzate su un'architettura cloud nell'ambito della fisica nucleare, subnucleare e loro applicazioni”.

L’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN) è un prestigioso Ente di Ricerca pubblico impegnato nella ricerca di base e tecnologica, soprattutto nel campo della Fisica. Per l’acquisizione ed il processamento dei molti dati prodotti dagli esperimenti e per accelerare i calcoli necessari a formulare le previsioni teoriche, occorrono importanti risorse di calcolo.

Per di più, la frenetica evoluzione degli algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning sta modificando il modo con cui gli esperimenti di Fisica affrontano le Analisi Statistiche dei dati raccolti e le tecniche di Fisica Computazionale alla base di alcuni modelli teorici.

La maggior parte delle risorse informatiche di cui dispone l’INFN sono geograficamente posizionate a Bologna, nel Centro di Calcolo CNAF che, tra le altre cose, fornisce potenza di calcolo agli esperimenti di LHC al CERN, mentre lo sviluppo dell’infrastruttura software è dislocato nelle molte Sezioni INFN in Italia.

Tradizionalmente, la potenza di calcolo disponibile al CNAF viene utilizzata con un meccanismo basato su code di produzione oppure sull’accesso da parte dei gruppi di ricerca a server fisici che il CNAF gestisce per conto dei gruppi di ricerca che ne usufruiscono.
Recentemente, tuttavia, l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare si è dotato di una infrastruttura di tipo Cloud che permette di virtualizzare risorse di calcolo e accedervi in modo indipendente dal centro di calcolo fisico che le ospita, agevolando la federazione di risorse informatiche dislocate in tutto il Paese.

L’approccio Cloud è ampiamente usato nell’industria per fornire servizi informatici di vario tipo e si sta rapidamente diffondendo anche per applicazioni di calcolo scientifico. Infatti, per applicazioni di Calcolo ad Alte Performance è estremamente conveniente poter condividere risorse preziose, come ad esempio le GPU, per applicazioni anche molto diverse tra loro.

La Fondazione Cassa di Risparmio di Firenze ha approvato un progetto della Sezione di Firenze dell’INFN per potenziare l’infrastruttura Cloud e agevolarne l’utilizzo per applicazioni di Machine Learning, che beneficiano in modo importante della disponibilità di GPU.

Ecco allora che si aprono opportunità interessanti per giovani laureati che vogliano prendere parte all’evoluzione digitale del nostro Paese giocando un ruolo chiave nel contesto di uno degli Istituti di Ricerca più prestigiosi e attivi in Italia.

 

Bando assegno tecnologicohttps://jobs.dsi.infn.it/borseassegni/pdf/getfile.php?filename=24171.pdf
Scadenza per la presentazione delle domande: 2 aprile 2022

Bando assegno tecnologicohttps://jobs.dsi.infn.it/borseassegni/pdf/getfile.php?filename=24178.pdf
Scadenza per la presentazione delle domande: 21 aprile 2022

 

Contatto:Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

 

La Sezione di Firenze dell’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare ha aperto un bando per un assegno di ricerca tecnologica, per il quale è richiesta la Laurea Magistrale in discipline STEM:

“Realizzazione di una infrastruttura cloud per lo sviluppo di tecniche di Machine Learning avanzate nell’ambito della fisica nucleare, subnucleare e loro applicazioni”.

Ed un secondo assegno di ricerca scientifica, per il quale è richiesto il Dottorato di Ricerca in Fisica:

“Sviluppo di tecniche di Machine Learning avanzate su un'architettura cloud nell'ambito della fisica nucleare, subnucleare e loro applicazioni”.

L’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN) è un prestigioso Ente di Ricerca pubblico impegnato nella ricerca di base e tecnologica, soprattutto nel campo della Fisica. Per l’acquisizione ed il processamento dei molti dati prodotti dagli esperimenti e per accelerare i calcoli necessari a formulare le previsioni teoriche, occorrono importanti risorse di calcolo.

Per di più, la frenetica evoluzione degli algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning sta modificando il modo con cui gli esperimenti di Fisica affrontano le Analisi Statistiche dei dati raccolti e le tecniche di Fisica Computazionale alla base di alcuni modelli teorici.

La maggior parte delle risorse informatiche di cui dispone l’INFN sono geograficamente posizionate a Bologna, nel Centro di Calcolo CNAF che, tra le altre cose, fornisce potenza di calcolo agli esperimenti di LHC al CERN, mentre lo sviluppo dell’infrastruttura software è dislocato nelle molte Sezioni INFN in Italia.

Tradizionalmente, la potenza di calcolo disponibile al CNAF viene utilizzata con un meccanismo basato su code di produzione oppure sull’accesso da parte dei gruppi di ricerca a server fisici che il CNAF gestisce per conto dei gruppi di ricerca che ne usufruiscono.

Recentemente, tuttavia, l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare si è dotato di una infrastruttura di tipo Cloud che permette di virtualizzare risorse di calcolo e accedervi in modo indipendente dal centro di calcolo fisico che le ospita, agevolando la federazione di risorse informatiche dislocate in tutto il Paese.

L’approccio Cloud è ampiamente usato nell’industria per fornire servizi informatici di vario tipo e si sta rapidamente diffondendo anche per applicazioni di calcolo scientifico. Infatti, per applicazioni di Calcolo ad Alte Performance è estremamente conveniente poter condividere risorse preziose, come ad esempio le GPU, per applicazioni anche molto diverse tra loro.

La Fondazione Cassa di Risparmio di Firenze ha approvato un progetto della Sezione di Firenze dell’INFN per potenziare l’infrastruttura Cloud e agevolarne l’utilizzo per applicazioni di Machine Learning, che beneficiano in modo importante della disponibilità di GPU.

Ecco allora che si aprono opportunità interessanti per giovani laureati che vogliano prendere parte all’evoluzione digitale del nostro Paese giocando un ruolo chiave nel contesto di uno degli Istituti di Ricerca più prestigiosi e attivi in Italia.

 

Bando assegno tecnologico (con scadenza 2 aprile):  https://jobs.dsi.infn.it/borseassegni/pdf/getfile.php?filename=24171.pdf

Bando assegno scientifico (con scadenza 21 aprile): https://jobs.dsi.infn.it/borseassegni/pdf/getfile.php?filename=24178.pdf

Scadenza per la presentazione delle domande: 2 aprile 2022

Requisiti: Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, Informatica, Fisica, Chimica o Matematica

Contatto: Lorenzo Viliani

perunpugnodilibri

Il giorno 3 marzo alle ore 15:00 presso l’Aula Magna del Dipartimento di Fisica e Astronomia due squadre di studenti, una del Liceo Scientifico Amedeo di Savoia di Pistoia e l’altra del Liceo Scientifico dell’ISIS Gobetti Volta di Bagno a Ripoli, si sfideranno nella versione “Per un pugno di libri…scientifici”, a colpi di domande ispirate al libro “La Fisica in casa”. L’autore, Emiliano Ricci, presenzierà la giuria. I vincitori rappresenteranno la Toscana alla sfida finale, dove affronteranno i vincitori delle selezioni regionali di Campania, Sardegna e Sicilia. 

L’evento sarà trasmesso in streaming sul canale youtube di Caffè Scienza, che collabora all’organizzazione: https://www.youtube.com/watch?v=M-WSPBCMINs

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