Calcolo Scientifico a Ca Foscari Circa 130 ricercatori

Calcolo Scientifico a Ca’ Foscari • Circa 130 ricercatori • 4 Dipartimenti (Chimica, Chimica Fisica, Scienze Ambientali, Informatica) • 2 sedi (S. Marta e via Torino+ Celestia)

Nuovo Campus 2010 (? ) Lab. Materiali Informatica

ESEMPI 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Adsorbimento chimico (Chimica Fisica) Caratterizzazione dei composti di coordinazione (Chimica) Proprietà termofisiche per la materia soffice (Chimica Fisica) Reazioni Redox su microelettrodi (Chimica Fisica) Applicazioni di Bioinformatica (Informatica) Cicli biogeochimici ambientali (Scienze Ambientali, Chimica Fisica) Modelli di qualità dell’aria (Informatica, Chimica Fisica, Scienze Ambientali)

Esempio 1: Studi quantomeccanici sull’adsorbimento di alogenuri vinilici su Ti. O 2 Santi Giorgianni (giorgian@unive. it) Jessica Scaranto (jeyscar@unive. it) Dipartimento di Chimica Fisica Obiettivi -Studio dell’interazione tra gli alogenuri vinilici ed una superficie di Ti. O 2 (rutilo (110) e anatasio (101)) mediante simulazioni quanto-meccaniche. -Confronto tra le frequenze vibrazionali dell’adsorbato determinate mediante i calcoli e quelle ottenute a livello sperimentale.

Metodo e software I calcoli sono condotti a livello DFT/B 3 LYP usando il programma di calcolo periodico CRYSTAL. Hardware • Personal workstations Sun Ultra 24 • IBM SP Cluster 1600 Power 5 processors (CINECA)

Fluoruro di vinile adsorbito su rutilo (110) e anatasio (101) L’ottimizzazione computazionale ha permesso di ottenere informazioni sulla variazione della geometria molecolare e sull’energetica di adsorbimento. Le frequenze vibrazionali dell’adsorbato ottenute dai calcoli sono risultate in buon accordo con i dati disponibili a livello sperimentale. CH 2 CHF su Rutilo (110) CH 2 CHF su Anatasio (101)

Esempio 2: Caratterizzazione computazionale di composti di coordinazione Marco Bortoluzzi (markos@unive. it) Claudio Santo (santoc@unive. it) Dipartimento di Chimica Obiettivi -Impiego della simulazione molecolare per la comprensione della reattività di composti di coordinazione ed organometallici -Studio di meccanismi di reazione in chimica inorganica, con correlazione tra dati spettroscopici (UV-VIS, NMR, IR, X-Ray) e computazionali

Teorie e metodi • Teoria DFT, con impiego di funzionali puri e ibridi (B 3 LYP, B 3 PW 91, EDF 1, PBEPBE, ecc. ) • Teoria Møller-Plesset (MP 2, LMP 2) • Hamiltoniani semiempirici (PM 3, PM 6) • Modelli di solvatazione implicita (Onsager-Kirkwood, COSMO) • Simulazione IR e calcolo di parametri termodinamici Software e hardware • • • Gaussian Spartan Gamess Mopac ADF • Personal workstations x 86 -based processors (locale) • IBM SP Cluster 1600 Power 5 processors (CINECA)

Complessi fosfo-chinolinici di palladio Mediante calcoli teorici è stato possibile comprenedere il meccanismo di isomerizzazione cis-trans di olefine coordinate al metallo.

Esempio 3: Metodi Computazionali per la materia “soffice” Achille Giacometti (achille@unive. it) Domenico Gazzillo (gazzillo@unive. it) Dipartimento di Chimica Fisica Obiettivi -Energia di solvatazione nella formazione di strutture secondarie nelle proteine -Metastabilità delle transizioni fluido-fluido per proteine globulari in soluzione

Metodi e software • Soluzioni numeriche di equazioni integrali • Metodi Monte. Carlo NVT, NPT ecc Hardware • Personal workstations SUN, DECalpha • IBM SP Cluster 1600 Power 5 processors (CINECA)

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Esempio 4: Determinazione dei profili di concentrazione di una specie redox in sistemi elettrochimici Salvatore Daniele (sig@unive. it) Dario Battistel (okarina@libero. it) Dipartimento di Chimica Fisica Obiettivi -Studio dei profili di concentrazione di una specie redox reversibile sulla superficie di un singolo microelettrodo a disco. -Studio della sovrapposizione dei diffusion layer in sistemi di array di microelettrodi a disco.

Diffusione ad un microelettrodo MICROELETTRODO isolante conduttore Dimensioni della superficie conduttiva 10 nm – 50 mm diffusione radiale Metodo e software Comsol Multiphysics 3. 2

Simulazione ad array di microelettrodi Profilo di concentrazione di 3 microelettrodi di 10 mm di raggio interdistanti 50 mm Profilo di isoconcentrazione di Array di 9 microelettrodi

Esempio 5: Bioinformatica Nicoletta Cocco - cocco@dsi. unive. it Marta Simeoni - simeoni@dsi. unive. it Dipartimento di Informatica Applicazione di metodi formali dell’informatica per la modellazione e l’analisi di sistemi biologici. In Informatica sono definiti metodi formali per rappresentare, analizzare e simulare sistemi concorrenti ed interattivi, quali Reti di Petri, Algebre di processo, Calcoli logici, … I sistemi biologici sono sistemi complessi che possono essere visti come insiemi di processi che interagiscono tra loro. • Rappresentazione e analisi di sistemi biologici tramite automi ibridi. • Rappresentazione delle vie metaboliche tramite Reti di Petri. Facoltà di Scienze 16

Tecniche per la rappresentazione e l’analisi di sequenze biologiche, quali DNA, RNA e proteine • Tecniche di sequenziamento del DNA • Tecniche del consenso per alberi filogenetici Facoltà di Scienze 17

P 2 stringhe P 1 • Rappresentazione di sequenze “interessanti”. I pattern rappresentano in modo leggibile insiemi di stringhe “simili”. Abbiamo definito l’insieme dei pattern massimali su di un insieme di stringhe. Tale insieme è unico e rappresenta il modo più compatto di raggruppare le stringhe. Abbiamo sviluppato due diversi algoritmi per la costruzione dei pattern massimali di un insieme di stringhe. Sviluppi futuri: specializzare il concetto di pattern a campi di applicazione specifici. Facoltà di Scienze 18

Esempio 6: Studio dei cicli biogeochemici della Laguna di Venezia e della fascia costiera Adriatica Roberto Pastres (pastres@unive. it) Stefano Ciavatta (ciavatta@unive. it) Daniele Brigolin (brigo@unive. it) Tomas Lovato (lovato@unive. it) Angelo Rubino (rubino@unive. it) Dipartimento di Chimica Fisica Dipartimento di Scienze Ambientali Obiettivi -Studio integrato dell’ambiente lagunare e marino attraverso l’applicazione di modelli di calcolo numerico accoppiati per l’idrodinamica e la biogeochimica. -Valutazione su scala stagionale dei cicli di Carbonio, Azoto e Fosforo e descrizione della distribuzione spaziale dei principali macronutrienti e produttori primari.

Metodo e software I modelli sono realizzati in linguaggio Fortran 50 m <Δx, Δy < 350 m Un anno simulato richiede circa 30 ore di calcolo per le variabili fisiche e circa 10 per i parametri biogeochimici. I modelli sono elaborati con una workstation basata su un processore Intel x 86

Modello numerico accoppiato Lo sviluppo di un modello integrato fisico e biogeochemico ha permesso di ricostruire in maniera soddisfacente la distribuzione spaziale e l’evoluzione stagionale di nutrienti e produttori primari in laguna di Venezia. Chl-a DIN Oss. Schema concettuale delle variabili e delle forzanti Oss. Distribuzioni invernali di Azoto Disciolto e Clorofilla-a

VEADYM PROJECT: Studio della dispersione di inquinanti in atmosfera nella complessa realtà veneziana Dip. Informatica, Dip. Chimica Fisica, Dip. Scienze Ambientali Partners - Ente Zona - Edison - Enel Sp. A - Eni Sp. A, Div R&M - Polimeri Europa Sp. A

OBIETTIVI • Misura delle concentrazioni di sostanze inorganiche ed organiche e delle variabili meteo mediante campagne di rilievi nella laguna di Venezia • Implementazione di una catena modellistica appropriata per la simulazione della dispersione di inquinanti in atmosfera specifica per la realtà veneziana.

STRUMENTI • MODELLIZZAZIONE NUMERICA mediante Catena CALMET/CAMx (Specifica per la parte meteo e chimica) -> modello euleriano; Implementazione su IBM SP 5/512 del CINECA, eventuale parallelizzazione di componenti critiche • VALIDAZIONE Misura delle concentrazioni Misura dati meteo mediante strumentazione specifica SODAR e RASS

Biocomplessità e Biostatistica Irene Poli (irenepoli@unive. it) http: //www. ecltech. org/ Dipartimento di Statistica European Center of Living Technology (ECLT) Metodi di ispirazione biologica per sperimentazione in alta dimensionalità Questo settore sta diventando sempre piu rilevante poiché nella sperimentazione in particolare biologica e di scelta dei materiali (drug discovery , material discovery, . . ) si deve lavorare con spazi sperimentali di altissime dimensioni (es. diversi livelli di concentrazione, diversi protocolli sperimentali, ecc). In letteratura il problema è noto come “combinatorial explosion of variables”.