Digital Twin per l’Economia Sostenibile

Nell’odierno mondo industriale, efficienza e sostenibilità sono fondamentali. Per migliorare la produttività e ridurre lo spreco di risorse, le industrie possono sfruttare l’immenso potere dei gemelli digitali, repliche virtuali di sistemi fisici che integrano l’intelligenza artificiale per il monitoraggio in tempo reale, la simulazione e e l’ottimizzazione di processi e prodotti.

Questo corso offre una comprensione approfondita dei Digital Twin (DT), coprendo basi teoriche, casi di studio e applicazioni pratiche. I partecipanti acquisiranno conoscenze rilevanti da applicare in contesti reali, in modo da promuovere un futuro industriale sostenibile.

A chi è rivolto

Il corso è progettato specificamente per aziende che desiderano innovare i propri processi produttivi e migliorare l’efficienza operativa attraverso l’uso dei gemelli digitali.

Cosa offriamo

• Contenuti innovativi: verranno trattati casi studio reali, metodologie avanzate e tecniche di implementazione pratica dei Digital Twin in vari settori industriali.
• Formatori esperti: il corso sarà tenuto da ricercatori e Professori universitari con esperienza riconosciuta nel campo dei gemelli digitali e delle tecnologie correlate.
• Varietà di expertise: il corso è caratterizzato da un approccio trasversale e multidisciplinare, in linea con le diverse vocazioni dei centri di ricerca coinvolti.

Perché partecipare

• Vantaggio Competitivo: approfondire le vostre conoscenze sui Digital Twin può offrire alla vostra azienda un vantaggio significativo rispetto ai concorrenti.
• Integrazione Pratica: alla fine del corso, sarete in grado di integrare perfettamente i gemelli digitali all’interno del vostro contesto aziendale.
• Networking: i partecipanti condivideranno esperienze e sfide con altre aziende e professionisti che stanno implementando queste tecnologie.

Dettagli del corso

Obiettivi

In questo corso:

• Apprenderete le basi delle tecniche di simulazione fisica in tempo reale e dei gemelli digitali.
• Comprenderete il monitoraggio predittivo e il controllo ottimale con algoritmi di IA e DT.
• Svilupperete abilità di calcolo scientifico tramite l’applicazione delle tecniche di simulazione a un caso studio.
• Scoprirete in che modo i DT si applicano agli ambienti marini, concentrandovi sull’Alto Mar Adriatico.
• Conoscerete ulteriori applicazioni dei gemelli digitali all’industria e all’ambiente.

Programma

Il corso si compone di 5 sessioni pomeridiane, per un totale di 20 ore effettive di corso.
Le sessioni avranno luogo in cinque settimane tra settembre e novembre, dalle 13:30 alle 18:00. Tra le 15:30 e le 16:00 è previsto un coffee break, incluso nella quota di iscrizione.

Prima della sessione 1 e della sessione 5 siete invitati a un light lunch, incluso nella quota di iscrizione, nella sede del corso, dalle 12:30 alle 13:30.

Per le sessioni 2, 3 e 4, sarà possibile partecipare anche in videoconferenza, attraverso una piattaforma di streaming online.

	Sessione	Data	Modalità
1	Introduzione ai Digital Twin e alla Modellazione Fisica	30/09/2024	In presenza
2	Modellazione Basata sui Dati per Digital Twin: Simulazione e IA	07/10/2024	Ibrida
3	Case Study di Digital Twins Industriali	14/10/2024	Ibrida
4	Digital Twin di Ambienti Marini	21/10/2024	Ibrida
5	Sessione interattiva parallela	04/11/2024	In presenza

Il programma completo di ogni sessione è consultabile nella brochure del corso.

Sede

Le prime quattro sessioni del corso (30 settembre, 7 ottobre, 14 ottobre, 21 ottobre) si terranno presso la Sala Maggiore della sede di Trieste della Camera di Commercio (CCIAA) Venezia Giulia, in piazza della Borsa n°14.

La quinta e ultima sessione (4 novembre) si terrà presso la Big Meeting Room (7° piano) della SISSA di Trieste, in via Bonomea n°265.

Organizzatori

Il corso è organizzato dalla SISSA, Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati, in collaborazione con alcuni centri di ricerca del Triveneto: l’Università degli Studi di Trieste, l’Università degli Studi di Padova e l’OGS (Istituto Nazionale di Oceanografia e Geofisica Sperimentale). Si tratta di un’iniziativa promossa dal Consorzio iNEST (Interconnected Nord-Est Innovation Ecosystem).

Docenti

Come iscriversi

Si può effettuare l’iscrizione al corso sulla piattaforma Indico.
L’iscrizione prevede il pagamento di una quota di €200 per azienda.
Le iscrizioni rimarranno aperte fino al 22 settembre 2024.
Per ulteriori informazioni, rivolgersi al Prof. Andrea Cangiani: acangian@sissa.it.

Importante: Il corso sarà attivato previo il raggiungimento di una quota minima di 10 iscrizioni.

Bibliografia

Liu et al. Review of digital twin about concepts, technologies, and industrial applications. Journal of Manufacturing Systems 58:B, 346-361, 2021.

Brunton & Kutz. Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control. Cambridge University Press, 2022.

Hesthaven et al. Certified Reduced Basis Methods for Parametrized Partial Differential Equations. Springer, 2015.

A. Thelen et al. A comprehensive review of digital twin – part 1. Structural and Multidisciplinary Optimization 65:354, 2022.

Sutton, Richard S., and Andrew G. Barto. Reinforcement learning: An introduction. MIT press, 2018.

Salvato, Erica, et al. “Crossing the reality gap: A survey on sim-to-real transferability of robot controllers in reinforcement learning.” IEEE Access 9 (2021): 153171-153187.

QUANDO

30 settembre – 4 novembre 2024

DOVE

CCIAA Venezia Giulia, piazza della Borsa n°14, Trieste (sessioni 1 – 4)
SISSA, via Bonomea n°265, Trieste (sessione 5)

NUMERO DI PARTECIPANTI

10 – 90 partecipanti

ORE DEL CORSO

20 ore

LINGUA

Italiano

COSTO

€200 per azienda

ATTESTATO DI PARTECIPAZIONE

Disponibile