Last update: 15 June 2021

Al momento, a seguito di richiesta di risorse , sono stati attivati i seguenti progetti che prevedono lo sfruttamento delle risorse di calcolo AWS messe a disposizione da INAF-ICT:

            • ASTRI IRFs production testbest. 

              Valutazione della piattaforma AWS per la produzione delle Instrument Response Function (IRF) del mini array di ASTRI al Teide. La sperimentazione prevede la simulazione completa degli eventi elettromagnetici per la produzione delle IRFs Persone coinvolte: Valentina La Parola (INAF IASF Pa) Giancarlo Cusumano (INAF IASF Pa), Teresa Mineo (INAF IASF Pa), Antonio Pagliaro (INAF IASF Pa)

            • Simulazioni di Ottica Adattiva (MAORY) 

              Utilizzo della piattaforma AWS per simulazioni HTC Montecarlo (Zemax + Matlab) nel contesto dell’analisi di tolleranza del modulo E-ELT MCAO del progetto MAORY. Persone coinvolte: PI: Demetrio Magrin (INAF OA Padova). Co-I: Giorgio Pariani (OA Brera), Matteo Munari (OA Catania) 

            • XAO algorithms. 

              Esecuzione di codici Matlab paralleli mediante parallelizzazione con Matlab Parallel Server for clusters. Valutazione di algoritmi di deconvoluzione efficienti in termini di Extreme Adaptive Optics Persone coinvolte: Gianluca Licausi (OA Roma). Douglas Hope and Stuart Jefferis (Georgia State, USA)

            • Codici Astrofisici di fisica stellare

              Esecuzione di codici di simulazione e di analisi relativi a stelle variabili pulsanti, in dettaglio quelle di tipo Cefeidi ed RR Lyrae. Sfruttamento della piattaforma per calcolo accellerato ed HTC Persone coinvolte: Giulio Capasso (OACn), Roberto Molinaro (OACn)

            • Scheduling ESPRESSO follow-up of TESS Targets

              HTC task for running heavly parallel simulations of the spectroscopic followup with ground based spectrographs (ESPRESSO and HARPS) of TESS targets.  Persone coinvolte: Lorenzo Cabona (OA Brera), Pedro Viana and Joao Faria (Porto University)

            • Testing Dynamical modelling of disc galaxy

              Execution of GPU based code (NVIDIA Cuda + PyCuda) for modelling galaxy-disc dynamics. Persone coinvolte: Stefano Covino (OA Brera), Francesco Haardt (Univ. Insubria), Massimo Dotti (Univ. Bicocca), Fabio Rigamonti (Univ. Insubria)

            • PSF prediction tool for the MAVIS-VLT instrument

              PSF simulation algorithm based on Fourier Model with use of GPU codes (cuPy and NVIDIA CUDA).Persone Coinvolte: Fabio Rossi (INAF Arcetri), Guido Agapito (INAF-Arcetri), Cedric Plantet (INAF-Arcetri), Benoit Neichel (LAM), Olivier Beltramo-Martin (LAM) 

            • GRB modelling

              Gamma-ray burst forward + reverse shock afterglow model parameter estimation on multiwavelength data. The parameter estimation is performed through Markov Chain Monte Carlo sampling of the posterior distribution using the emcee python package, which supports simple parallelization through the python multiprocessing module. The speed up is almost linear with the number of threads, making the cloud platform a very attractive option. Persone Coinvolte: Om Sharan Salafia, Giancarlo Ghirlanda (OA Brera)

            • Machine-Assisted cosmology

              AWS Cloud Computing facilities are used for training a learning algorithm to extract cosmological information from the galaxy distribution without being limited by incomplete statistical measures. Machine learning models based on convolutional neural networks to infer cosmological parameters from galaxy maps Persone Coinvolte: Ben Granett (OA Brera – UniMI