Modellazione matematica, numerica e basata sui dati
Modellazione matematica, numerica e basata sui dati
RESEARCH TOPIC 1
I modelli matematici: simulare la realtà con equazioni e algoritmi.
I gemelli digitali sono progettati per riprodurre sistemi complessi, difficili da osservare e prevedere nella loro interezza. Tra questi rientrano i flussi del traffico urbano, le risposte fisiologiche degli organismi viventi e il comportamento turbolento dell’aria attorno agli aeroplani. Per comprenderli e simularli, scienziate e scienziati si affidano ai modelli matematici: traducono questi fenomeni in linguaggio matematico e risolvono equazioni per comprendere come si evolveranno nel tempo. Questo compito diventa molto più semplice e rapido grazie agli algoritmi di calcolo numerico, capaci di eseguire migliaia di operazioni in pochi istanti. Il Research Topic 1 (RT1) dello Spoke 9 punta a perfezionare questi strumenti matematici e informatici, con l’obiettivo di costruire modelli sempre più accurati e algoritmi sempre più performanti. In questo modo, il RT1 vuole creare una base solida per sviluppare gemelli digitali efficienti, in grado di rispecchiare in modo fedele e dinamico la complessità delle loro controparti reali.
Insieme di elementi interconnessi le cui interazioni danno origine a proprietà e comportamenti globali che non possono essere spiegati guardando solamente ai singoli componenti.
Modello matematico
Insieme di equazioni che racchiudono le leggi fisiche che governano un dato sistema: risolvere queste equazioni corrisponde a determinare l’evoluzione del sistema.
Algoritmo di calcolo numerico
Serie di istruzioni passo dopo passo che permettono a un computer di risolvere un dato problema utilizzando soltanto numeri e operazioni logico-matematiche.
Task e risultati
Il Research Topic 1 è organizzato in quattro task, ciascuno dei quali corrisponde a una diversa fase del flusso di ricerca, dalle basi metodologiche alle applicazioni, dall’analisi dei dati allo sviluppo di nuovi strumenti.
Ogni prodotto scientifico del Research Topic 1 è associato a uno specifico task e a una milestone che lo colloca all’interno del progetto iNEST, lungo la timeline del progetto (2022, 2023, 2024, 2025) oppure nell’ambito di specifiche attività progettuali (per esempio quelle legate ai Young Researcher Grants).
1 – Stato dell’arte
Il task RT1.1 è dedicato all’analisi dei principali approcci attuali alla modellazione di sistemi complessi, con particolare attenzione ai metodi basati sui dati e al trattamento dell’incertezza.
Supervisory Control of Data-Aware Business Processes
Bresolin, D., Zavatteri, M. (2023). Supervisory control of business processes with resources, parallel and mutually exclusive branches, loops, and uncertainty. Inf. Syst. 119: 102288
Università di Padova
2023
Articolo su rivista
Reducing Disjunctive Complexity in Temporal Planning
Raffaele, A., Zavatteri, M. (2023). Reducing the number of disjuncts in dtps. Information and Computation, 293:105048.
Università di Padova
2023
Repairing Unsound Data-Aware Process Models
Zavatteri, M., Bresolin, D., de Leoni, M. (2024). Repair of unsound data-aware process models. In: Business Process Management Workshops, pages 383–395. Springer.
Università di Padova
2023
High-Order Diffuse-Interface Methods for Two-Phase Flows
Tonicello, N., & Ihme, M. (2024). A high-order diffused-interface approach for two-phase compressible flow simulations using a discontinuous Galerkin framework. Journal of Computational Physics, 508, 112983.
SISSA
2024
Articolo su rivista
Over-Parameterized Randomized Graph Networks
Donghi, G., Pasa, L., Oneto, L., Gallicchio, C., Micheli, A., Anguita, A., Sperduti, A., Navarin, N. (2024). Investigating over-parameterized randomized graph networks, Neurocomputing, 606, 128281. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128281
Università di Padova
2024
Articolo su rivista
Certified Neural Network Synthesis
Zavatteri, M., Bresolin, D., Navarin, N. (2024). Automated synthesis of certified neural networks. In: ECAI 2024 – 27th European Conference on Artificial Intelligence, volume 392 of Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, pages 1341–1348. IOS Press.
Università di Padova
2024
Certified Neural Networks: Early Results
Zavatteri, M., Bresolin, D., Navarin, N. (2024). Automated synthesis of certified neural networks: Initial results and open research lines. In: Porello, D., Vinci, C., and Zavatteri, M., editors, Short Paper Proceedings of the 6th International Workshop on Artificial Intelligence and Formal Verification, Logic, Automata, and Synthesis, OVERLAY 2024, Bolzano, Italy, November 28-29, 2024, volume 3904 of CEUR Workshop Proceedings, pages 77–82. CEUR-WS.org.
Università di Padova
2024
Soundness and Repair of Data-Aware Process Models
Zavatteri, M., Bresolin, D., de Leoni, M. (2025). Data-aware process models: from soundness checking to repair. Data & Knowledge Engineering, 155:102377.
Università di Padova
2025
Spectral Difference Methods for Diffuse-Interface Models
Tonicello, N., Lodato, G., & Ihme, M. (2025). Extension of a spectral difference method for the diffused-interface five-equation model. Computers & Fluids, 106880.
SISSA
2025
Articolo su rivista
Neural Interpolation for Nonlinear Model Reduction
Hirsch, M., Pichi, F., & Hesthaven, J. S. (2025). Neural Empirical Interpolation Method for Nonlinear Model Reduction. SIAM Journal on Scientific Computing, C1264–C1293. https://doi.org/10.1137/24M1681434
SISSA
Young Researchers
Articolo su rivista
2 – Progettazione delle applicazioni
Il task RT1.2 riguarda lo sviluppo e lo studio di applicazioni nell’ambito dell’analisi matematica e della fisica matematica, basate su dati adeguati e rilevanti.
deal.II 9.6: Advanced Finite Element Computing
Africa, P. C. et al. (2024). The deal.II library, Version 9.6. Journal of Numerical Mathematics, 32(4), 369-380.
SISSA
2023
Articolo su rivista
Preconditioning Double Saddle-Point Systems
Balani Bakrani F. et al (2024). Some preconditioning techniques for a class of double saddle point problems. Numerical Linear Algebra with Applications 31(4):e2551. https://doi.org/10.1002/nla.2551
Università di Trieste
2023
Articolo su rivista
Deep Kalman Filters for State and Parameter Estimation
Chinellato, E., Marcuzzi, F. (2025). State, parameters and hidden dynamics estimation with the Deep Kalman Filter: Regularization strategies. Journal of Computational Science. https://dx.doi.org/10.1016/j.jocs.2025.102569
Università di Padova
2023
Articolo su rivista
Feed-Forward Schemes for Augmented Kalman Filters
Marcuzzi, F. (2024). A Numerical Feed-Forward Scheme for the Augmented Kalman Filter. Lecture Notes in Computer Science, 24th International Conference on Computational Science, ICCS 2024. https://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-63778-0_10
Università di Padova
2023
Articolo di conferenza
Parallel-in-Time Solvers for Runge-Kutta Discretizations
Leveque, S. et al. (2024). Parallel-in-Time Solver for the All-at-Once Runge–Kutta Discretization, 45(4), 1902-1928. https://doi.org/10.1137/23M1567862
Università di Trieste
2024
Articolo su rivista
Physics-Aware Hit Detection in Audio Mixtures
Chinellato, E., Marcuzzi, F. (2025). Hit detection in audio mixtures by means of a physics-aware Deep-NMF algorithm. Mechanical Systems and Signal Processing. https://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.112162
Università di Padova
2024
Articolo su rivista
Block Preconditioners for PDE-Constrained Optimization
Bergamaschi, L. et al. (2025). Spectral analysis of block preconditioners for double saddle-point linear systems with application to PDE-constrained optimization. Computational Optimization and Applications 91, 423–455. https://doi.org/10.1007/s10589-024-00623-2
Università di Trieste
2025
Articolo su rivista
3 – Analisi dei dati
Il task RT1.3 è focalizzato sulla definizione e realizzazione di flussi di lavoro e di pipeline di analisi dei dati per lo studio dei problemi individuati.
Physics-Aware Soft Sensors for Embedded Digital Twins
Chinellato, E., Marcuzzi, F., Pierobon, S. (2024). Physics-Aware Soft Sensors for Embedded Digital Twins. Lecture Notes in Networks and Systems, 9th International Congress on Information and Communication Technology, ICICT 2024. https://dx.doi.org/10.1007/978-981-97-3559-4_34
Università di Padova
2023
Articolo di conferenza
Real-Time Audio Source Separation on IoT Devices
Chinellato, E., Marcuzzi, F., Martin, P. (2024). Real-Time Generation of a Targeted Clean Audio Sequence from Source Separation of Noisy Environmental Mixtures Using a Deep Nonnegative Matrix Factorization on IOT Devices. ICT for Intelligent Systems. ICTIS 2024. Smart Innovation, Systems and Technologies, SMart Innovation, Systems and Technologies, ICT for Intelligent Systems. ICTIS 2024. https://dx.doi.org/10.1007/978-981-97-5810-4_23
Università di Padova
2024
Articolo di conferenza
4 – Implementazione dei modelli
Il task RT1.4 mira allo sviluppo e alla messa in opera di strumenti per l’analisi dei dati e la modellazione matematica di sistemi complessi.
A Benchmark for Cardiac Elastodynamics
Aróstica, R. et al. (2025). A software benchmark for cardiac elastodynamics. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 435, 117485.
SISSA
2024
Articolo su rivista
Data-Driven Optimization of Sediment Transport Models
Dehghan-Souraki, D., López-Gómez, D., Bladé-Castellet, E., Larese, A., Sanz-Ramos, M. (2024). Optimizing sediment transport models by using the Monte Carlo simulation and deep neural network (DNN): A case study of the Riba-Roja reservoir. Environmental Modelling & Software, 175, 105979.
Università di Padova
2024
Articolo su rivista
3D Multiphysics Modeling of Reservoir Thermal Stratification
Dehghan-Souraki, D., Goñi, U. C., Martínez, R. Z., Bladé i Castellet, E., & Larese, A. (2025). Three-Dimensional Finite Element Modeling of Thermal Stratification in the Riba-Roja Reservoir Confluence: A Fluid–Thermal Multiphysics Approach. Water, 17(5), 674. https://doi.org/10.3390/w17050674
Università di Padova
2025
Articolo su rivista
Stabilized MPM for Incompressible Hyperelastic Materials
Moreno-Martinez, L. Wüchner, R., Larese, A. (2025). A mixed stabilized MPM formulation for incompressible hyperelastic materials using Variational Subgrid-Scales. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 435, 117621.
Università di Padova
2025
Articolo su rivista
Coordinamento
Il Research Topic 1 è guidato dall’Università di Padova. La Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA) e l’Università di Trieste (UniTS) sono a loro volta coinvolte nel RT1.
