Sintesi del progetto
HPCALGO nasce dall’esigenza di affrontare problemi di ottimizzazione estremamente complessi, fondamentali in diversi settori industriali. Il progetto sviluppa algoritmi scalabili e tecniche computazionali ad alte prestazioni in grado di trattare scenari caratterizzati da milioni di variabili, come la gestione delle flotte o le inversioni gravimetriche e magnetiche. L’obiettivo è trasformare attività tradizionalmente lente e costose in processi più efficienti, rapidi e applicabili su larga scala.
Obiettivi
Il progetto mira a creare algoritmi capaci di risolvere problemi reali con elevati vincoli operativi, andando oltre i limiti dei metodi esatti tradizionali. L’obiettivo è produrre soluzioni ottimizzate per l’instradamento (routing) dei veicoli, attraverso approcci computazionali che sfruttano appieno le potenzialità dell’HPC e delle GPU.
Problemi e necessità
La gestione di percorsi complessi per flotte operative e la risoluzione di problemi inversi in ambito geologico richiedono grande capacità di calcolo. L’elevato numero di variabili rende le soluzioni tradizionali lente o limitate, evidenziando la necessità di approcci più scalabili.
Soluzioni sviluppate
Sono stati realizzati algoritmi specifici per il vehicle routing, capaci di gestire istanze molto più grandi rispetto alle soluzioni esatte. Inoltre, è stato adattato e ottimizzato su GPU un codice per l’inversione gravimetrica e magnetica. Il progetto ha anche portato alla creazione di metodi generali adatti a più categorie di problemi.
Impatti
Le tecniche sviluppate permettono di migliorare l’efficienza dei processi industriali, ridurre tempi e costi e aumentare la produttività. L’ottimizzazione del routing, ad esempio, può avere impatti concreti sulla gestione delle flotte e sulla sostenibilità operativa, mentre le inversioni grav-mag più rapide supportano applicazioni come l’esplorazione di metalli rari, contribuendo a filiere strategiche e più sostenibili.
Settori di applicazione
Le soluzioni sono applicabili in settori che affrontano problemi complessi di ottimizzazione: Energia, Logistica, Trasporti, Geofisica, Manifattura avanzata. Pur essendo tecniche generalizzabili, richiedono adattamenti specifici ai singoli problemi, rendendole strumenti potenti ma personalizzabili. L’approccio offre comunque un modello replicabile per ampliare l’uso di HPC e algoritmi avanzati in ambiti ad alta intensità computazionale.
