Samo Stanič will present the organization and mission of the SLING consortium and the challenges we will face in the field of supercomputing in the coming years. Participation in SLING enables Slovenian scientists to competitively engage in major international research trends in particle physics, astrophysics, materials science, and other fields where high computational power is essential for simulations and analyses. One of the goals is also to increase involvement of industry, as advanced supercomputing infrastructure opens doors to new scientific, technological, and economically successful breakthroughs, which are expected with the emergence and spread of artificial intelligence across all fields.

Samo Stanič is the head of the Center for Astrophysics and Cosmology at the University of Nova Gorica, where he studies cosmic high-energy photons and charged particles of extreme energies, as well as related phenomena in the universe using the Cherenkov Telescope Array and Pierre Auger observatories. Since 2022, he has been the coordinator of SLING.

HPC Vega is in its fourth year of operation and has hosted over 80 large-scale EuroHPC JU and domestic projects. In parallel HPC Vega has supported or still supporting many development and smaller benchmark projects, altogether more than 1000 researchers and other users working on 400 projects, representing all major scientific domains. HPC Vega infrastructure is used by development and research activities within EU projects Intertwin, EPICURE, and SMASH. IZUM together with partners supports several Centres of Excellence (like MultiXScale and Max3) and activities of EuroCC SLING led by Arnes. Resources of HPC Vega are available also on commercial pay-per-use terms. Some companies from Slovenia and abroad already run their calculations on HPC Vega. A presentation will provide information on best practices to access such a large public research HPC infrastructure.

Dejan Valh has been the Head of the supercomputing sector for several years, and before that he was the Head of the system support sector at IZUM for many years, where he was employed as a system engineer in 2000. He was one of the technical experts at the tender in the HPC RIVR project, where Slovenia acquired the HPC Vega, the most powerful supercomputer in Slovenia, and later worked as the Head of the HPC RIVR expert council, then as the SLING coordinator, and was an associate member of the INFRAG infrastructure advisory group at to the EuroHPC JU, which jointly funded HPC Vega in 2021.

On overview of the core services provided by SLING as the Slovenian EuroHPC National Competence Centre will serve to round up the presentation of SLING and it biggest HPC system. Our activities centre on getting individual users, research groups, development teams and companies up and using the infrastructure as soon as possible, but we will also present the kinds of access modes and support that we can offer and where to get advanced support by domain experts in Slovenia or in the EuroHPC ecosystem at large.

Jan Jona Javoršek works in digital humanities, computational linguistics and has contributed in distributed computing initiatives, the establishment of the Slovenian National Supercomputing Network SLING, EOSC initiatives and EuroHPC projects, such as HPC Vega and MaX Centre of Excellence.

In recent years, computer experts have transitioned from mainly designing supercomputers to becoming significant users. The lecture will explore the reasons for the twist, primarily driven by advancements in graphics accelerators. We will delve into the design of graphics accelerators, highlighting the importance of special computational units like tensor cores and new number representations to excel developments in artificial intelligence.

Uroš Lotrič is a professor at the Faculty of Computer and Information Science, University of Ljubljana. He lectures courses on distributed and high-performance computing. His main research interests include approximate and high-performance computing. He is involved in the national supercomputing competence center and cooperates on several European supercomputing projects.

The presentation addresses overheating issues in server room and discusses of monitoring solution at University of Nova Gorica. The proposed solution involves using Raspberry Pi with different sensors to independently monitor temperature and with possibility for extension with other sensors (smoke, light, etc.). Monitoring system (MUNG) is designed to be self-standing with possibility of integration with centralized system, like visualization with Grafana.

Bojan Korečič, is a system maintainer at University of Nova Gorica who combined electronics and computing in a temperature measurement project for the needs of the server rooms at University of Nova Gorica.

The presentation will present our strategy to foster international and national collaboration in the field of high-performance computing. Key objectives of our strategy include:
– Accelerating the dissemination of knowledge and best practices through intensified international cooperation.
– Strengthening partnerships between industry and academia to drive innovation and address real-world challenges.
– Collaborating with the CASTIEL 2 initiative as well as general cooperation with the EuroHPC ecosystem (e.g. Centres of Excellence and EDIHs) to enhance the impact of high-performance computing on research and inovation.
– Fostering national networking and collaboration among National Competence Centers (NCCs) to share knowledge and resources.
– Addressing issues related to intellectual property rights to facilitate collaboration and technology transfer.

Milan Ojsteršek is a head of the Laboratory for Heterogeneous Computer Systems at the University of Maribor, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science. His research focuses on heterogeneous computing systems, the semantic web, natural language processing, open-access repositories, and research data archives. He leads the development and operation of Slovenian open-access infrastructure and several international and national projects connected to the open-access infrastructure, open data, knowledge management, and academic integrity. He participated in the HPC RIVR project, which established the Vega and Maister supercomputers. A group from Laboratory for Heterogeneous Computer Systems was established a big data archive.

The EPICURE project aims to strengthen support for HPC users in scaling and optimising code. EPICURE covers several key areas: code transformation for different architectures, performance analysis, business benchmarking, code transformation and optimisation. Samo will describe an example of a project that has already been optimised and achieved speedup on HPC Vega.

Samo Miklavc is a Master of Science in computer and information technology engineering. Five months ago he started working at the Institute of Information Sciences IZUM in Maribor as a developer and collaborator on various international projects such as EPICURE.

SMASH – is an innovative, intersectoral, career-development training program for postdoctoral researchers, centred on developing cutting-edge machine learning applications for science and humanities.

It is a five year European project, led by the University of Nova Gorica, co-financed by Horizon Europe, Marie Sklodowska Curie COFUND Action. SMASH aims to support 50 postdoctoral researchers that will use the HPC VEGA, and apply machine learning techniques to address some of the world’s most challenging scientific questions. In this presentation I will give an overview of the program that is now in its second year and projects under development by our fellows.

Gabrijela Zaharijas is associated professor of physics at the University of Nova Gorica. She is a PI of the MSCA project SMASH and works on applications of machine learning algorithms to gamma ray astrophysics.

Tomaž Prosen will discuss the current status of quantum computing in NISQ era in the context its utility in fundamental physics research. As an example he will present his recent collaboration with Google Quantum AI lab on simulating quantum transport and full counting statistics in quantum magnets.

Tomaž Prosen is a Full Professor at the Faculty for mathematics and physics, University of Ljubljana, and leads a resarch group for Nonequilibrium quantum and statistical physics. His main research focus is in quantum many-body physics and exactly solvable models of dynamics.

The panel discussion is organized as an activity of the Central European Chapter of Women in HPC, committed to raising awareness of the unique challenges women face in high-performance computing (HPC) and advocating for inclusive policies and practices within organizations. By promoting these values, they aim to create a more welcoming environment for everyone in HPC.

We will host users and researchers who work with HPC in their fields. They will share their experiences, perspectives, and advice on how to establish a more inclusive environment for women and achieve greater balance in this area.

Claudia Blaas-Schenner studied Technical Physics at TU Wien, where she also earned her PhD and completed her postdoc. She started with supercomputer calculations in 1990 and has since delved deeper into the field. Today, Claudia Blaas-Schenner is one of the world’s most recognised HPC experts. In 2015, she founded the training programme at Austria’s supercomputer, the VSC, and has been its director ever since. She is one of the top experts in MPI and chair of the EuroMPI/Australia 2024 conference.

Alja Prah is part of the supercomputing team at Jožef Stefan Institute, involved with supporting most Slovenian supercomputers. At the same time she is continuing to pursue her research (from which she obtained a PhD in Pharmacy in 2021) as part of the Theory Department at the National Institute of Chemistry.

Ivona Vasileska has a PhD in nuclear engineering and has been a researcher and teaching assistant at the Faculty of Mechanical Engineering, University of Ljubljana, Slovenia. Her research focuses on plasma physics, nuclear fusion, and high-performance computing (HPC). In recent years, she has expanded her work to parallel computing for machine learning. Vasileska has contributed to over 12 European projects in fusion and HPC and has authored more than 30 journal and conference papers in high-impact publications in fusion, and HPC.

Iva Černoša is a PhD student of bioinformatics at University of Ljubljana. She uses supercomputers as part of her research for analysis of big genomic files and to train models for prediction of gene expression in plants.

TBA

TBA

Observatorij Vere Rubin v Čilu bo leta 2025 pričel izvajati široko-kotni pregled neba Legacy Survey of Space and Time – LSST, pri katerem sodeluje tudi Univerza v Novi Gorici. V desetih letih bo opazoval 17 milijard zvezd in 20 milijard galaksij ter ustvaril največjo bazo podatkov o astronomskih objektih, ki bo služila kot osnova raznovrstnim raziskavam, od proučevanja našega Osončja in Galaksije do kozmoloških ugank temne snovi in temne energije.

Andreja Gomboc je profesorica za astronomijo na Fakulteti za naravoslovje in raziskovalka v Centru za astrofiziko in kozmologijo na Univerzi v Novi Gorici. Je članica več mednarodnih astronomskih kolaboracij in proučuje pojave povezane s črnimi luknjami. Vodi sodelovanje Slovenije pri Observatoriju Vere Rubin in so-upravlja EU projekt COFUND SMASH. Je so-pobudnica izobraževalnega teleskopa GoChile, promotorka astronomije in kolumnistka časopisa Delo.

TBA

TBA

Veliki jezikovni modeli (VJM) so v ospredju nedavnih uspehov na področju umetne inteligence, ki imajo lahko velik družbeni in tehnološki vpliv. Gradnja in prilagajanje VJM za specifične naloge in jezike je podatkovno in računsko zahteven proces, kar predstavlja velik izziv za njihove ustvarjalce in računsko infrastrukturo. To velja še posebej za jezike z manj viri, kot je slovenščina. Predstavljamo ozadje sodobnih arhitektur VJM, da bi pojasnili njihovo zmogljivost in ocenili računske potrebe. S primerom izgradnje več VJM za slovenščino ilustriramo izzive in priložnosti na področju obdelave naravnih jezikov in visoko zmogljivega računalništva.

Marko Robnik-Šikonja je redni profesor računalništva in informatike na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani in predstojnik Laboratorija za strojno učenje in jezikovne tehnologije. Njegove raziskave se osredotočajo na strojno učenje in obdelavo naravnega jezika. Je avtor več kot 250 znanstvenih publikacij, ki so bile citirane več kot 9000-krat ter številnih jezikovnih virov in velikih jezikovnih modelov

Izkušnje z uporabo omrežja SLING in računalniških sistemov z izjemno visoko zmogljivostjo

V predavanju bomo povzeli izkušnje pri organizaciji, izzivih in rešitvah, ki so jih dosegli študenti in dijaki na tekmovanju RIS, tekmovanju v razvoju novih analitskih metod v medicini, ki ga organiziramo v raziskovalni skupini Medicinska fizika od leta 2021 s pomočjo DMFA. Tekmovanje je namenjeno reševanju praktičnih problemov v medicini, rešitve pa navadno zahtevajo poznavanje analitičnih metod, pa tudi infrastukturo za njihovo reševanje. Predvsem v zadnjih letih je bila vloga mreže SLING bistvena, tako v fazi izobraževanja tekmovalcev kot v fazi reševanja izzivov, zato se veselimo sodelovanja tudi v prihodnosti.

Doc. dr. Andrej Studen, univ. dipl. fiz., je učitelj na Fakulteti za matematiko in fiziko Univerze v Ljubljani ter znanstveni sodelavec na Institutu Jožef Stefan v Ljubljani. Ukvarja se z reševanjem analitskih problemov v medicinski fiziki, predvsem takimi, ki vključujejo analizo časovnih vrst. Tako pomaga pri napovedovanju ogroženosti za raka dojke na podlagi serije mamografskih slik, ocenjevanju uspešnosti zdravljenja in možnosti razvoja neželenih učinkov pri zdravljenju metastatskega melanoma z imunoterapijo oz. uspešnosti zdravljenju limfomov, ter uporabo adaptivne probabilistične radioterapije. Zanima ga tudi učenje fizike in rad sodeluje z dijaki, tako pri poletnih šolah FMF, v obliki ti. masterclass iz protonske radioterapije ter pri organizaciji srednješolskih in študentskih tekmovanj.

TBA

Elektroencefalografijo (EEG) uporabljamo za spremljanje aktivnosti nevronov v možganski skorji. V našem raziskovanju služi kot orodje za odkrivanje novih diagnostičnih markerjev za nevrološke bolezni ter za razumevanje in modeliranje ritmičnih aktivnosti populacij nevronov. Na predstavitvi bom predstavila analizo EEG podatkov in nekatere rezultate, pridobljene na podatkih oseb s Parkinsonovo boleznijo. Prav tako bom orisala, kako lahko s pomočjo strojnega učenja avtomatsko modeliramo dinamične sisteme, kot je ritmična aktivnost populacij nevronov. V predstavitvi izpostavim vlogo superračunalniške gruče pri našem raziskovanju, ki nam s paralelizacijo omogoča hitrejšo obdelavo večjega obsega podatkov in modelov.

Nina Omejc je diplomirala iz biopsihologije na Univerzi na Primorskem in elektrotehnike na Univerzi v Ljubljani, magistrski študij nevroznanosti pa je zaključila na Univerzi v Tübingenu v Nemčiji. Trenutno je zaposlena kot mlada raziskovalka na Odseku za tehnologije znanja na Institutu Jožef Stefan, kjer se primarno ukvarja z uporabo metod strojnega učenja za avtomatsko modeliranje podatkov možganske aktivnosti, pridobljenih z elektroencefalografijo (EEG). Namen raziskav je izboljšanje razumevanja informacij, ki jih pridobimo z EEG, kar posledično vodi v bolj učinkovito uporabo metode.

V uvodu kratko predstavimo stanje tehnike sistemov upravljanja z energijo in potrebe le-teh po napovedih, ter zahteve, ki jih morajo napovedni sistemi izpolnjevati. V osrednjem delu predstavitve prikažemo predlagano rešitev za napovedovanje. Predstavimo napovedni model temelječ na strojnem učenju, korake delovnega poteka napovednega sistema, ter tehnike strojnega učenja, ki smo jih uporabili v rešitvi. Uspešnost in uporabno vrednost rešitve predstavimo na primerih iz prakse, pri uporabi napovednega sistema v projektnih rešitvah.

Mag. Niko Uremović je mladi raziskovalec na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru v laboratoriju GeMMA. Področje njegovega delovanja je do zdaj obsegalo predvsem analizo in napovedovanje časovnih vrst, raziskovanje arhitektur nevronskih mrež in tehnik strojnega učenja.

TBA

V predstavitvi bodo predstavljeni dosežki zadnjih nekaj let, ki smo jih dosegli na področju globalne optimizacije s pomočjo stohastičnih algoritmov. Predstavljen bo problem binarnih zaporedij z nizkimi avtokorelacijami. Le tega smo obravnavali na osnovi dveh kriterijev: faktorja F in najvišjega nivoja stranskega režnja. Za oba kriterija smo s pomočjo stohastičnih algoritmov, paralelnega in porazdeljenega računanja uspeli najti številna nova najboljša zaporedja. S pomočjo nevronskih mrež pa smo uspeli učinkoviteje preiskovati iskalni prostor. Predstavljena bo tudi metoda AS3D, ki omogoča analizo, primerjavo in napovedovanje zmogljivosti stohastičnih algoritmov. S pomočjo nje lahko omilimo problem, ki ga imajo stohastični algoritmi. Za rešitve, ki jih dosežemo s temi algoritmi, ne vemo, ali so optimalne. S pomočjo predstavljene metode pa lahko ocenimo verjetnost, ali je dosežena rešitev optimalna. Prav tako lahko določimo, koliko časa stohastični algoritem potrebuje, da doseže optimalno rešitev z določeno verjetnostjo. Predstavitev zaključimo s predstavitvijo okolja, ki omogoča hitro in učinkovito reševanje različnih problemov s pomočjo različnih algoritmov ter uporabo paralelnega in porazdeljenega računanja.

Doc. dr. Borko Bošković je diplomiral in doktoriral iz računalništva na Univerzi v Mariboru, leta 2004 in 2010. Trenutno je visokošolski učitelj na Fakulteti za elektrotehniko računalništvo in informatiko, Univerze v Mariboru. Od leta 2000 je zaposlen v Laboratoriju za računalniške arhitekture in jezike. Raziskovalno se ukvarja z reševanjem težkih optimizacijskih problemov, stohastičnimi algoritmi, paralelnim in porazdeljenim računanjem ter procesiranjem naravnega jezika.

Kljub omejitvam uporabe nacionalne odprte raziskovalne infrastrukture in superračunalniških virov SLING za podjetja, obstajajo nekatere možnosti, ki jih lahko poleg komercialnega dostopa proti plačilu izkoristijo podjetja brezplačno. Opisani bodo primeri in priložnosti, ki se ponujajo podjetjem, da lahko izkoristijo potenciale v smislu prenosa znanja, s sodelovalnimi projekti preko kompetenčnih centrov ali neposredno z raziskovalnimi organizacijami, z neposredno pomočjo v okviru DIGI-SI, s projekti preizkušanja konceptov ter navsezadnje pridobijo vire tudi v odprtem dostopu, tako na nacionalnem, kot tudi na EuroHPC JU deležu HPC Vega ali pa celo na katerih drugih centrih HPC v Evropi preko razpisov, ki jih objavlja EuroHPC JU za testiranje ter razvoj in za samostojne projekte umetne inteligence.

Dejan Valh je že nekaj let vodja sektorja za superračunalništvo, pred tem pa je bil vrsto let vodja sektorja sistemske podpore na IZUM-u, kjer se je leta 2000 zaposlil kot sistemski inženir. Bil je eden izmed tehničnih izvedencev pri razpisu v projektu HPC RIVR, kjer je Slovenija pridobila HPC Vega, najzmogljivejši superračunalnik v Sloveniji, kasneje pa je deloval kot vodja strokovnega sveta HPC RIVR, nato kot koordinator SLING ter bil pridruženi član svetovalne skupine za infrastrukturo INFRAG pri skupnem podjetju EuroHPC JU, ki je sofinanciralo HPC Vega v letu 2021.

Superračunalništvo (HPC) industriji odpira povsem nove priložnosti, saj omogoča izjemno hitro obdelavo velikih količin podatkov in reševanje kompleksnih izzivov, s katerimi se soočajo sodobna podjetja. V predstavitvi bo predstavljen Arcturjev zasebni superračunalniški sistem, ki omogoča podjetjem konkurenčno prednost s pomočjo visoko zmogljivih rešitev. S pomočjo konkretnih primerov uporabe iz različnih industrij bo govorec ponazoril kako HPC sistem podjetjem omogoča optimizacijo procesov, pospešitev inovacij in napredno analizo podatkov. Govorec bo prav tako razkril, kako lahko podjetja enostavno dostopajo do Arcturjevega HPC sistema in izkoristijo njegove zmogljivosti za svoje poslovanje ter prihodnost digitalne preobrazbe.

Tristan Pahor je vodja Arcturjevega podatkovnega centra in izkušen inženir, ki uspešno prenaša svoja bogata znanja iz področij IKT, HPC in R&D v prakso. Sodeluje z industrijskimi partnerji, kjer se osredotoča na učinkovito implementacijo HPC rešitev. Njegova vloga vključuje tudi svetovanje podjetjem pri izkoriščanju zmogljivosti superračunalništva za inovacije in digitalno transformacijo.

V prezentaciji bodo predstavljene ključne novosti druge verzije vodiča za uvajanje umetne inteligence v podjetja, s posebnim poudarkom na GenUI ter praktičnih nasvetih, kako se podjetja lahko učinkovito prilagodijo njenemu hitremu razvoju in integrirajo tehnologijo v svoje poslovne modele.

Mitja Trampuž se že desetletja ukvarja z digitalno transformacijo poslovanja v različnih organizacijah. V zadnjih letih se posveča tudi pospeševanju uvajanja umetne inteligence v organizacije tako pri podpori poslovnih procesov kot pri nadgradnji samih proizvodov in storitev, prispeva pa tudi k razvoju, promociji in podpori širše uporabe umetne inteligence v gospodarstvu. Je direktor podjetij CREAPLUS in predsednik pobude AI4SI – umetna inteligenca za Slovenijo, ki deluje v sklopu Združenja za informatiko in telekomunikacije pri Gospodarski zbornici Slovenije.

Mateja Baebler bo predstavila izsledke analize o potrebah po znanjih s področja umetne inteligence, dokument »AI Skills Strategy« in znanja, ki so potrebna za uvajanje in uporabo umetne inteligence v podjetjih.

Mateja Baebler je na Združenju za informatiko in telekomunikacije zadolžena za vodenje Erasmus+ projektov za oblikovanje posodobljenih izobraževalnih programov s področja programskega inženirstva, umetne inteligence in področja znanj za oblikovanje digitalnih orodij in inovacij za trajnostni razvoj.

Marko Grobelnik je raziskovalec na področju umetne inteligence na Odseku za umetno inteligenco Instituta »Jožef Stefan«, soustanovitelj Mednarodnega raziskovalnega centra za umetno inteligenco pri UNESCO (IRCAI) in direktor podjetja Quintelligence.com. Marko je soavtor več knjig, soustanovitelj več start-upov in sodeluje oziroma je sodeloval v preko 100 mednarodnih raziskovalnih projektih na različnih področjih umetne inteligence. Marko zastopa Slovenijo v odboru OECD za umetno inteligenco (AIGO/ONEAI), v odboru Sveta Evrope za umetno inteligenco (CAHAI/CAI), pri NATO (DARB), ter v Globalnem partnerstvu za umetno inteligenco (GPAI). Leta 2016 je bil imenovan za »Digitalnega glasnika Slovenije« pri Evropski komisiji.

Oblikovanje letal doživlja revolucijo z uvedbo električnih in vodikovih pogonskih sklopov. Nov pogon omogoča inovativne konfiguracije letal. Inovativne oblike letal zahtevajo boljše notranje nosilne strukture. Strukturni inženirji bodo imeli neposredno korist od razvitega orodja, ki jim bo omogočilo raziskovanje širšega nabora različnih strukturnih konfiguracij zgodaj v procesu načrtovanja, da ugotovijo, katera je najboljša, preden se osredotočijo na njeno optimizacijo. Predstavljen bo razvoj orodja, ki omogoča hiter in učinkovit pristop k ocenjevanju različnih nosilnih notranjih struktur za letala, ki je bil zaradi zahtevnosti izveden s pomočjo superračunalništva.

Sašo Knez se je letalstvu zapisal pri rosnih 15 letih, podjetništvu pa leta 2008, ko je s partnerji ustanovil visokotehnološko podjetje AFormX. V podjetju med drugim izdelujejo in sestavljajo ultralahka letala in sestavljene dele za letalsko industrijo ter razvijajo simulatorje letenja v navidezni resničnosti.

Lidar oblaki točk predstavljajo nepogrešljiv podatkovni vir za razumevanje in kartiranje našega okolja. Zaradi velike količine je učinkovita in avtomatizirana obdelava ključna. V sklopu predstavitve si bomo pogledali kaj so oblaki točk, kaj je njihova uporabna vrednost, kakšne so možnosti učinkovite in avtomatizirane obdelave, katere so metode globokega učenja in kakšna je računalniška infrastruktura za učenja in inferenco oblakov točk.

Nejc Dougan je ustanovitelj in tehnični direktor podjejta Flai d.o.o. Ukvarja se z vodenjem tehnične ekipe ter raziskavami in razvojem na področju umetne inteligence in strojnega učenja za obdelavo oblakov točk.

Razvoj gospodinjskih aparatov v Gorenju poteka s pomočjo računskih orodj računske dinamike tekočin (CFD). Z njimi napovejo razmere v aparatih, ki jih popisujejo različne fizikalne količine (npr. temperatura, hitrost zraka, tlačne in toplotne izgube), ki jih je sicer potrebno pomeriti v izdelanih prototipih. Na primerih Gorenjevih aparatov bo prikazan razvojni proces, ki ga opravijo s pomočjo CFD simulacij.

Jure Mencinger je univerzitetni diplomirani fizik. Zadnjih devet let je v Gorenju zadolžen za CFD simulacije, delno tudi za sistemske simulacije. Pred tem je bil večino časa raziskovalec in predavatelj Računalniške dinamike tekočin na Fakulteti za strojništvo Univerze v Ljubljani.

Predstavljena bo uporaba metodologije načrtovanja eksperimentov (DOE) in računske dinamike tekočin (CFD) za optimizacijo zasnove plinskega gorilnika. Poudarek bo na sinergiji med DOE in CFD ter kako ta omogoča minimizacijo števila potrebnih simulacij za identifikacijo optimalnih konfiguracij za izboljšano učinkovitost zgorevanja in nižje emisije.

Matej Emin je fizik, ki se ukvarja s podatkovno analitiko s poudarkom na DOE in statističnem modeliranju v industriji za optimizacijo proizvodnih procesov in razvoj novih ali izboljšanih izdelkov.

Dr. Primož Žibret je doktor strojništva. Kot razvojni inženir v podjetju Procesni inženiring skrbi za energetske preračune načrtovanih sistemov, njihovo optimizacijo in izvedbo simulacij posameznih pomembnejših detajlov znotraj sistemov. Delno zaposlen tudi na Fakulteti za strojništvo, UL, kjer na področju meroslovja pretoka plina nadaljuje delo začeto v svojem doktoratu.

Tomaž Kompara, vodja ekipe za razvoj programske opreme kontrole dinamike vozila, Elaphe, diplomiran inženir elektrotehnike in doktorant na področju umetne inteligence vodi ekipo za razvoj kontrolnih algoritmov vozil v podjetju Elaphe. Njegovo delo vključuje raziskave in razvoj naprednih metod za integracijo kolesnih elektromotorjev z direktnim prenosom. S svojim prispevkom spodbuja inovativne rešitve na področju električnih pogonov ter uvaja nove pristope k zasnovi in oblikovanju električnih vozil.

Umetna inteligenca je posegla že na vsa področja življenja, a njena implementacija na področju nevroznanosti in medicine se sooča s številnimi izzivi. Te izzive in njihove potencialne rešitve bomo naslovili v kratkem predavanju iz perspektive zagonskega podjetja BrainTrip, ki se ukvarja s translacijsko nevroznanostjo.

Jurij je nevroznanstveni raziskovalec z več kot 15 let izkušenj na področju kvantitativne nevroznanosti ter analize možganskih signalov. Je soustanovitelj podjetja BrainTrip, kjer vodi oddelek za raziskave in razvoj.

V predstavitvi bo Kolenc spregovoril o rešitvah visoko zmogljivega računalništva (HPC), ki jih ponuja in uporablja programska oprema Ansys. S pomočjo teh rešitev lahko danes analiziramo vedno večje in zahtevnejše znanstvene in inženirske izzive. Govoril bo o razvoju skozi čas in se dotaknil smernic za prihodnost, vključno z računanjem na grafičnih karticah (GPU) in umetne inteligence (AI).

Marko Kolenc je aplikativni inženir in vodja slovenske izpostave podjetja SIMTEC, ANSYS. Kot univerzitetni diplomirani inženir strojništva je že od začetka svoje kariere tesno povezan s svetom simulacij. Izkušnje iz avtomobilske industrije dopolnjuje z novimi znanji ter jih uporablja pri svetovanju podjetjem, ki uporabljajo oziroma uvajajo digitalni inženiring (simulacije) v svoje delovne procese.

Branko Jovanović bo predstavil ključne izzive pri izbiri ustrezne infrastrukture podatkovnih centrov za implementacijo HPC superračunalniških sistemov v podjetjih. Dotaknil se bo dileme s katero se srečujejo podjetja izgradnjo lastne infrastrukture ali outsourcingom.

Branko Jovanović je leta 1998 soustanovil podjetje ADVANT d.o.o., ki danes velja za eno vodilnih slovenskih podjetij na področju načrtovanja in izgradnje podatkovnih centrov. Je predsednik Sekcije za IT infrastrukturo in podatkovnega centra pri Združenju za informatiko in telekomunikacije, ki deluje v okviru GZS. V zadnjih 20 letih je za večja slovenska podjetja in državne ustanove vodil številne projekte izgradnje podatkovnih centrov.

Predstavitev bo ponudila vpogled v to, kako Supermicrovi skalabilni sistemi HPC podpirajo področja, kot so umetna inteligenca, znanstvene raziskave, finančne storitve, zdravstvo, energetika in proizvodnja. Odkrijte, kako te rešitve podjetjem omogočajo, da povečajo zmogljivost, pospešijo obdelavo podatkov in ostanejo konkurenčna v današnjem okolju, ki zahteva veliko podatkov.

TBA

• Vas zanima kako pridobiti dostop do superračunalniške infrastrukture VEGA in ARCTUR-2? 
• Kako lahko uporabite superračunalniško moč za razvoj in inovacije?
• Kako se prijaviti na javne pozive za dostop do superračunalniških infrastruktur EUROHPC JU? 

Prijavite se na 15-minutni spoznavni sestanek s SLING partnerji.

 PRIJAVA

Prijave na B2B mreženje so možne prek sistema Indico. Terminov je omejeno število.