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 | |
|---|---|---|---|
| Introduzione ai Digital Twin e alla Modellazione Fisica | |||
| Modellazione Basata sui Dati per Digital Twin: Simulazione e IA | |||
| Case Study di Digital Twins Industriali | |||
| Digital Twin di Ambienti Marini | |||
| Sessione interattiva parallela |
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 Trieste Gorizia, in piazza della Borsa n°14.
La quinta e ultima sessione (28 ottobre) 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
Dalla SISSA:
Andrea Cangiani
Nicola Demo
Gianluigi Rozza
Dall’Università di Padova:
Antonia Larese
Mario Putti
Fabio Marcuzzi
Dall’Università di Trieste:
Francesca Cairoli
Luca Bortolussi
Erica Salvato
Dall’OGS:
Stefano Salon
Gianpiero Cossarini
Stefano Querin
Federica Adobbati
Stefano Campanella
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 Trieste Gorizia (sessioni 1 – 4)
SISSA (sessione 5)
NUMERO DI PARTECIPANTI
10 – 90 partecipanti
ORE DEL CORSO
20 ore
LINGUA
Italiano
COSTO
€200 per azienda
ATTESTATO DI PARTECIPAZIONE
Disponibile
