Vitjan Zavrtanik, Laboratorij za umetne vizualne spoznavne sisteme, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko

Globoko učenje je v zadnjem desetletju na področju računalniškega vida pripomoglo k pomembnim napredkom. Z naraščajočo količino prosto dostopnih podatkov postajajo metode globokega učenja vedno močnejše, vendar pa postaja tudi njihovo učenje vedno bolj računsko zahtevno. Pogledali si bomo vrste problemov, ki jih znotraj laboratorija rešujemo z uporabo modelov globokega učenja, podatke na katerih te modele učimo in zahteve za strojno opremo, ki jih učenje takih modelov predstavlja. Pogledali si bomo tudi področje modelov za generiranje slik iz besedila, ki je v zadnjem času doživelo revolucijo in odpira številne zanimive raziskovalne smeri.

Andrej Filipčič, Institut Jožef Stefan

Evropsko skupno podjetje EuroHPC z 31 državami članicami je edinstveno na svetu. Vzpostavljeno je bilo leta 2018 z namenom izgradnje evropskega superračunalniškega omrežja z najmodernejšimi visoko zmogljivimi računalniki (HPC), ki bi presegli zmogljivosti Združenih Držav Amerike in Kitajske, ter vzpodbudilo hitrejši razvoj računalniških tehnologij v Evropi.
Kot prvi računalnik skupnega podjetja je bil v Mariboru na IZUM leta 2021 vzpostavljen superračunalnik Vega proizvajalca Atos v sodelovanju z Institutom Jožef Stefan in ARNES, ter se uvrstil med 50 najhitrejših superračunalnikov na svetu. Danes EuroHPC razpolaga z sedmimi delujočimi superračunalniki, šest pa jih je še v izgradnji.
EuroHPC skupaj z državami članicami investira približno milijardo evrov letno z zagotovljenim financiranjem do konca leta 2027. Slovensko znanost in univerze je to spodbudilo k intenzivnemu sodelovanju. Pod okriljem konzorcija SLING smo se tako pridružili konzorciju Leonardo, ki gradi enega najhitrejših superračunalnikov v Bologni v Italiji, prav tako smo ze pridružili pri vzpostavitvi prvih velikih kvantnih računalnikov v Evropi. Poleg vseevropskega sodelovanja kompetenčnih centrov EuroHPC smo v Sloveniji tudi pridobili financiranje treh centrov odličnosti za razvoj aplikacij s področja molekularne dinamike, znanosti materialov ter pomoči in usposabljanja malih in velikih podjetij za uporabo superračunalnikov. Tri slovenske univerze sodelujejo tudi pri vzpostavitvi enovitega magisterskega študija s področja visoko zmogljivega računalništva.
Hiter razvoj superračunalništva v Sloveniji je vzpodbudil intenzivno rabo v znanosti, Vego uporablja že preko 300 raziskovalcev. Velik
 prispevek računske moči, kapacitet za hrambo podakov ter odlične mednarodne mrežne povezljivosti je opazen tudi pri velikih mednarodnih eksperimentih, kjer sodelujejo slovenski znanstveniki, kot so na primer ATLAS v CERN, Observatorij Pierre Auger v Argentini, Belle
II na Japonskem, Vera C Rubin v ZDA, ter Cherenkov Telesope Array, kjer računalnik Vega bistveno prispeva z računsko močjo in s tem k obsežnejšim in kvalitetnejšim publikacijam.

Dejan Valh, Institut informacijskih znanosti

HPC Vega je doslej nudil raziskovalno infrastrukturo več kot 300 raziskovalcem v skoraj 150 projektih. Izpostavljeni bodo najzanimivejši. Prikazana bo utlilizacija sistema vse od junija 2021. Izpostavljene bodo tudi nekatere spremembe konfiguracij in izboljšave za uporabnike.

Matic Kisovec, Odsek za molekularno biologijo in nanobiotehnologijo, Kemijski inštitut, Ljubljana

Strukturna biologija je znanstveno področje, kjer z različnimi biokemijskimi in biofizikalnimi pristopi raziskujemo tridimenzionalno zgradbo bioloških molekul (beljakovine, maščobe, DNK, …).
Krioelektronska presevna mikroskopija je v zadnjih desetih letih doživela hiter tehnološki razvoj in zato postala izjemno močno orodje na področju strukturne biologije. Izboljšave na področju priprave vzorcev, senzorjev elektronov in delovanja optičnega sistema krioelektronskega mikroskopa so privedle do večkratnega povečanja hitrosti zbiranja podatkov. Velika količina slikovnih podatkov zahteva zmogljive podatkovne  shrambe ter primerno zmogljiva računska vozlišča za analizo. Algoritmi za analizo posnetkov so v tem času tudi močno napredovali. Analiza poteka skoraj izključno na grafičnih karticah in v določeni meri zahteva neposredno interakcijo uporabnika_ce s programsko opremo med izvajanjem opravil na računalniški gruči.
Mnogi uporabniki_ce programske opreme za analizo krioelektronskih posnetkov imajo omejeno računalniško znanje saj gre običajno za osebe z biokemijskim ozadjem, ki se ukvarjajo z določenim farmacevtskim/biokemijskim//biološkim izzivom in je krioelektronska mikroskopija le eno izmed orodij, ki jih uporabljajo pri svojem delu. To pomeni, da mora biti dostop do orodij za analizo preprost in običajno zahteva nekaj dodatnega izobraževanja za uporabnike_ce.
To je nekaj izzivov s katerimi se srečujemo pri analizi posnetkov iz krioelektronskih mikroskopov in jih lahko učinkovito ter hitro rešujemo z uporabo zmogljivih superračunalnikov, podporo iz strani  administratorjev_k superračunalnika in finančno podporo organov, ki skrbijo za razvoj superračunalnikov v Sloveniji in Evropi.

Borut Pavel Kerševan, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko

Predstavljeno bo kratko zgodovinsko zadnje odkritja Higgsovega bozona v CERNu, načrte za prihodnje raziskave in odkritja ter bistveno vlogo računalništva pri tem.

Ilias Papastamatiou, GRNET

The presentation icludes the regional collaboration in the last 20 years, the current activity and successful outcomes though the NI4OS-Europe project and its 2 key results: the establishment of the National Open Science Cloud Initiatives (NOSCIs) and the services onboarded to EOSC Catalogue throught the pre-production system. The presentation concludes with remarks on the future of the SEE collaboration.

Ute Gunsenheimer, Karel Luyben, EOSC Association

The presentation gives an overview of the EOSC Association, it’s purpose, composition and it’s partnership with the European Commission and the relation with the Member States and Associated Countries. The commitments laid down in the Memorandum of Understanding with the European Commission and  role of the EOSC Strategic Research and Innovation Agenda are explained. The governance by the Tripartite Collaboration and replication of such collaboration in the different countries are giving in the frame of the European Research Area. The second part of the presentation gives an overview of the National web of FAIR Data in the Netherlands.