I due progetti, a cui sono stati assegnati gli ERC Advanced Grant 2021, sono ANIMATE (ANalogue In-Memory computing with Advanced device Technology) del professor Daniele Ielmini, e BEACONSANDEGG della professoressa Manuela Raimondi: entrambi docenti del Politecnico di Milano.<\/p>\n
Con questi due progetti, il Politecnico di Milano ha ottenuto in totale 86 individual grant europei (tra ERC e Marie Curie).<\/p>\n
BEACONSANDEGG<\/strong><\/span> \u00e8 dedicato alla fibrosi tumorale L’obiettivo \u00e8 quello di sviluppare una piattaforma per la traslazione clinica di nuovi prodotti terapeutici ANIMAT <\/strong>\u00e8 una risposta per tagliare i consumi energetici e la produzione di C02.<\/p>\n Il costo energetico legato a generazione, elaborazione e utilizzo di grandi quantit\u00e0 di dati \u00e8 estremamente elevato: \u00e8 stato stimato che il training di una rete neurale convenzionale per l\u2019intelligenza artificiale (IA) produce la stessa anidride carbonica di 5 auto nel loro ciclo di utilizzo. I data center consumano oggi circa l\u20191% della domanda energetica globale, con una crescita prevista fino al 7% nel 2030. Il progetto di Ielmini svilupper\u00e0\u00a0la tecnologia del dispositivo e dei circuiti, le architetture di sistema e l\u2019insieme di applicazioni per validare completamente il concetto di CL-IMC.\u00a0L\u2019architettura a livello di sistema e l\u2019esplorazione delle applicazioni\u00a0proveranno ulteriormente la scalabilit\u00e0 e la fattibilit\u00e0 del concetto, per dimostrare che CL-IMC \u00e8 uno dei principali concorrenti tra le tecnologie di calcolo ad alta efficienza energetica.<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" I due progetti, a cui sono stati assegnati gli ERC Advanced Grant 2021, sono ANIMATE (ANalogue In-Me…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":12274,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[44],"tags":[296,142,139],"class_list":["post-13422","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news","tag-erc","tag-politecnico-milano","tag-ricerca-e-innovazione"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13422","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13422"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13422\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17919,"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13422\/revisions\/17919"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12274"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13422"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13422"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lombardialifesciences.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13422"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\n\u201cNel tumore al seno l\u2019aggressivit\u00e0 \u00e8 correlata all\u2019irrigidimento fibrotico del tessuto tumorale \u2013 spiega la professoressa Raimondi. La fibrosi impedisce progressivamente ai farmaci di raggiungere le cellule tumorali, a causa della formazione di una matrice con propriet\u00e0 meccaniche che stabilizzano la rete vascolare del tumore. Tuttavia, la gerarchia e la stabilit\u00e0 della rete vascolare del tumore non sono riproducibili in vitro\u201d. La ricerca BEACONSANDEGG da lei condotta svilupper\u00e0 una piattaforma innovativa in grado di ricapitolare la fibrosi tumorale, sfruttando la vascolarizzazione di un organismo vivente.<\/p>\n
\n\u201cPer raggiungere questo obiettivo \u2013 continua la docente\u00a0 \u2013 saranno modellizzati dei microtumori a vari livelli di fibrosi. Saranno utilizzate delle cellule di cancro al seno umane fatte aderire a microsupporti polimerici 3D. I microtumori saranno impiantati in vivo nella membrana respiratoria di uova aviarie embrionate, per suscitare una reazione fibrotica da corpo estraneo nei microtumori. Sar\u00e0 variata la geometria dei microsupporti 3D per condizionare l\u2019infiltrazione dei microtumori da parte dei vasi e delle cellule dell\u2019embrione. Questo modello di studio sar\u00e0 validato con farmaci antitumorali il cui risultato clinico \u00e8 noto dipendere dal livello di fibrosi tumorale. Questo progetto combina la meccanobiologia con la bioingegneria, l\u2019oncologia, la genetica, la microtecnologia, la biofisica e la farmacologia per arrivare a comprendere i meccanismi di progressione dei tumori pi\u00f9 incurabili. Fornir\u00e0 inoltre una piattaforma standardizzabile ed etica per promuovere la traslazione clinica di nuovi prodotti terapeutici in oncologia\u201d.<\/p>\n
\nLa ricerca preliminare di ANIMATE del professor Ielmini ha dimostrato che il fabbisogno energetico di calcolo pu\u00f2 essere ridotto mediante il closed-loop in-memory computing CL-IMC (calcolo in memoria ad anello chiuso), in grado di risolvere problemi di algebra lineare in un solo passaggio computazionale. Secondo il prof. Ielmini “in CL-IMC il tempo per risolvere un determinato problema non aumenta con la dimensione del problema stesso, a differenza di altri concetti di calcolo, come i computer digitali e quantistici. Grazie alla riduzione del tempo di calcolo, CL-IMC richiede 5 mila volte meno energia rispetto ai computer digitali a pari precisione in termini di numero di bit. I risultati preliminari rendono il CL-IMC un concetto di calcolo estremamente promettente per ridurre il consumo energetico dell\u2019elaborazione dei dati\u201d.<\/p>\n