Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo e implementazione di algoritmi di trigger basati su Deep Neural Network su acceleratori FPGA e GPU per la fase-2 dell'esperimento ATLAS ed per esperimenti futuri |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Development and implementation of Deep Neural Network-based trigger algorithms on FPGA and GPU accelerators for phase-2 of the ATLAS experiment and for future experiments |
| Campo principale della ricerca | Physics |
| Sottocampo della ricerca | Other |
| Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | FIS/01 - FISICA SPERIMENTALE |
| Descrizione sintetica in italiano | L'attività si concentra sullo sviluppo e l'implementazione di algoritmi di trigger avanzati, sfruttando le capacità delle Deep Neural Networks (DNN), per migliorare l'efficienza dell'elaborazione dei dati negli esperimenti di fisica delle alte energie. In particolare, il progetto mira ad adattare e ottimizzare questi algoritmi per il loro impiego su Field-Programmable Gate Arrays (FPGA) e Graphics Processing Units (GPU). Questi acceleratori sono stati scelti per la loro capacità di gestire le immense richieste computazionali e l'alto throughput richiesti durante l'aggiornamento della fase-2 dell'esperimento ATLAS, così come per verificare le metodologie in futuri esperimenti. L'iniziativa coinvolge un approccio multidisciplinare, combinando competenze in fisica delle particelle, informatica e ingegneria elettronica, per garantire che gli algoritmi non solo soddisfino gli obiettivi scientifici ma operino anche entro i vincoli delle piattaforme hardware. |
| Descrizione sintetica in inglese | The activity focuses on the development and implementation of advanced trigger algorithms, leveraging the capabilities of Deep Neural Networks (DNNs), to enhance the data processing efficiency in high-energy physics experiments. Specifically, the project aims to adapt and optimize these algorithms for deployment on Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) and Graphics Processing Units (GPUs). These accelerators are chosen for their ability to handle the immense computational demands and high throughput required during the phase-2 upgrade of the ATLAS experiment, as well as to future-proof methodologies for upcoming experiments in the field. The initiative involves a multidisciplinary approach, combining expertise in particle physics, computer science, and electronic engineering, to ensure the algorithms not only meet the scientific objectives but also operate within the constraints of the hardware platforms. |
| Data del bando | 24/05/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 21000 |
| Periodicità | annuale |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://web.uniroma1.it/trasparenza/bando/218512_122/2024 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 21000 |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | no |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Nome dell'Ente finanziatore | LA SAPIENZA UNIVERSITA' |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | ROMA |
| Codice postale | 00185 |
| Indirizzo | Piazzale Aldo Moro, 5 |
| Sito web | https://www.phys.uniroma1.it/fisica/ |
| daria.varone@uniroma1.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 23/06/2024 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | procedure.fisica@cert.uniroma1.it |