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.
Che cosa offriamo
Contenuti innovativi
Il corso tratterà 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.
Why participate
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.
QUANDO
Dal 30 settembre al 4 novembre 2024
DOVE
CCIAA Venezia Giulia (piazza della Borsa 14, Trieste)
SISSA (via Bonomea 265, Trieste)
NUMERO DI PARTECIPANTI
10–90 partecipanti
ORE DI LEZIONE
20 ore
LINGUA
Italiano
COSTO
€200
CERTIFICATO DI PARTECIPAZIONE
Disponibile
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 è costituito da 5 sessioni pomeridiane, per un totale di 20 ore di lezione.
Le sessioni avranno luogo in cinque settimane tra settembre e novembre 2024.
Le sessioni 2, 3 e 4 possono essere seguite anche online, tramite piattaforma di streaming di videoconferenze.
| N° | Nome della sessione | Data | Orario | Location | Modalità |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Introduzione ai Digital Twin e alla Modellazione Fisica | 30 settembre 2024 | 12:30–18:00 | CCIAA VG | In presenza |
| 2 | Modellazione Basata sui Dati per Digital Twin: Simulazione e IA | 7 ottobre 2024 | 13:30–18:00 | CCIAA VG | In presenza & Online |
| 3 | Case Study di Digital Twins Industriali | 14 ottobre 2024 | 13:30–18:00 | CCIAA VG | In presenza & Online |
| 4 | Digital Twin di Ambienti Marini | 21 ottobre 2024 | 13:30–18:00 | CCIAA VG | In presenza & Online |
| 5 | Sessione interattiva parallela | 4 novembre 2024 | 12:30–18:00 | SISSA | In presenza |
Le sessioni 1 e 5 includono un light lunch dalle 12:30 alle 13:30. Il pranzo è incluso nella quota di registrazione.
Inoltre, sarà servito un coffee break nel corso di ogni sessione, tra le 15:30 e le 16:00.
The full program of each session can be read in the course brochure.
Location
Camera di Commercio Venezia Giulia
Sessioni 1–4
Piazza della Borsa 14, Trieste (TS)
Sala Maggiore
Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati
Sessione 5
Via Bonomea 265, Trieste (TS)
Big Meeting Room (7th floor)
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.
Organizzatori
Formatori
Andrea Cangiani
Nicola Demo
Gianluigi Rozza
Formatori
Antonia Larese
Fabio Marcuzzi
Mario Putti
Formatori
Francesca Cairoli
Erica Salvato
Formatori
Federica Adobbati
Stefano Campanella
Gianpiero Cossarini
Stefano Querin
Stefano Salon
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.
