Quali sono gli aspetti interessanti e gli scenari relativi al tema della capacità di calcolo e lo stoccaggio di dati? Cosa ci si aspetta per il futuro, quali le tendenze e le ipotesi possibili, per la ricerca e la società?

Martedì 12 aprile, alle ore 17.15, Giuseppe Lo Presti, ingegnere informatico, esperto di storage al CERN, che si occupa di sviluppo e supporto di sistemi scalabili di memorizzazione e gestione dati per gli esperimenti di Fisica al CERN, e Barbara Martelli, Primo Tecnologo Informatico e project manager presso INFN-CNAF, dialogano con Enrico Tombesi, ingegnere, esperto di didattica della scienza, Responsabile Sviluppo Offerta Didattica di Fondazione Golinelli, per offrire spunti interessanti sugli scenari della ricerca del domani.

L'appuntamento fa parte del ciclo di quattro webinar gratuiti, "Dal CERN alla scuola: nuovi orizzonti di conoscenza", dedicati al mondo della scuola per ripensare l’insegnamento in chiave multidisciplinare e approfondire nuovi orizzonti di conoscenza.

COME PARTECIPARE

Pubblico: i webinar sono gratuiti su prenotazione obbligatoria e previa registrazione alla newsletter di Fondazione Golinelli. I prenotati e le prenotate riceveranno per mail il link per seguire gli incontri.

Insegnanti: i webinar sono gratuiti su prenotazione obbligatoria al link dedicato. L'iscrizione dà la possibilità di seguire i diversi appuntamenti e ricevere l’attestato di partecipazione finale. Se si partecipa solamente ad alcuni incontri, si riceverà l’attestato di frequenza.

Giuseppe Lo Presti - Ingegnere informatico, laureato e specializzato all’Università di Palermo, si trova al CERN dal 2004 ed è parte dello staff dal 2008. Si occupa dello sviluppo e del supporto di sistemi scalabili di memorizzazione e gestione dati per gli esperimenti di Fisica. Oggi fa parte del team di sviluppo di CERNBox, il servizio di "cloud storage" offerto all’intera comunità scientifica che ruota attorno al CERN.

Barbara Martelli - Primo Tecnologo Informatico e project manager presso INFN-CNAF, si occupa da vent'anni di sistemi distribuiti per analisi di big data nell'ambito della ricerca scientifica, in particolare per la fisica e la medicina.