Il Politecnico di Milano ha ottenuto dalla Commissione europea due importanti finanziamenti per due progetti di ricerca: uno per la lotta al tumore al seno e l’altro per quella al cambiamento climatico.
Si tratta di due ERC Advanced Grant 2021, finanziamenti assegnati dallo European Research Council (ERC) a ricercatori affermati nel loro settore, per portare avanti progetti innovativi e ad alto rischio. La selezione per questo tipo di finanziamenti è molto competitiva: quest’anno, su 1735 progetti presentati, solo il 14,6% ha ottenuto i fondi. Con questi due progetti, il Politecnico di Milano ha ottenuto in totale 86 Individual Grant Europei (tra ERC e Marie Curie).
Daniele Ielmini, docente presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, condurrà ANIMATE (ANalogue In-Memory computing with Advanced device Technology), un progetto che mira a realizzare un nuovo concetto di calcolo per ridurre il consumo energetico nel machine learning. Quando usiamo il computer non ci pensiamo, ma il costo energetico delle azioni che compiamo su internet, a partire da quelle quotidiane, è molto alto. I data center, che oggi soddisfano gran parte del fabbisogno mondiale di intelligenza artificiale, consumano oggi circa l’1% della domanda energetica globale, con una crescita prevista fino al 7% nel 2030.
Operazioni apparentemente semplici, come la ricerca di un prodotto o un servizio di largo consumo (ad esempio quando prenotiamo le vacanze o scegliamo un film in streaming) si basano su algoritmi ad alta intensità di dati e hanno un impatto importante sulla produzione di gas serra: è stato stimato che il training di una rete neurale convenzionale per l’intelligenza artificiale produce la stessa anidride carbonica di 5 auto nel loro ciclo di utilizzo completo.
La ricerca preliminare di ANIMATE del professor Ielmini ha dimostrato che il fabbisogno energetico di calcolo può 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. In CL-IMC il tempo per risolvere un determinato problema non aumenta con la dimensione del problema, a differenza di altri concetti di calcolo, come i computer digitali e quantistici. Grazie alla riduzione del tempo di calcolo, CL-IMC richiede 5.000 volte meno energia rispetto ai computer digitali a pari precisione in termini di numero di bit. Il progetto di Ielmini svilupperà la tecnologia del dispositivo e dei circuiti, le architetture di sistema e l’insieme di applicazioni per validare completamente il concetto di CL-IMC.
Ielmini è esperto di intelligenza artificiale e supercomputing: ne abbiamo parlato recentemente a proposito di un altro progetto di ricerca, destinato a sviluppare un nuovo tipo di circuito per la crittografia basato sul concetto di funzione fisica non-clonabile.
Manuela Raimondi, docente del Dipartimento di Chimica, Materiali e Ingegneria Chimica “Giulio Natta”, combina meccanobiologia, bioingegneria, oncologia, genetica, microtecnologia, biofisica e farmacologia al fine di sviluppare nuovo metodo per la cura del tumore al seno.
In questo tipo di malattia, infatti, l’aggressività è correlata all’irrigidimento fibrotico del tessuto tumorale. La fibrosi impedisce progressivamente ai farmaci di raggiungere le cellule tumorali, a causa della formazione di una matrice con proprietà meccaniche che stabilizzano la rete vascolare del tumore. Raimondi sta sviluppando una piattaforma in grado di ricapitolare la fibrosi tumorale sfruttando la vascolarizzazione di un organismo vivente.
Il progetto si chiama BEACONSANDEGG (Mechanobiology of cancer progression): modellizzerà dei microtumori a vari livelli di fibrosi aggirando il fatto alcune caratteristiche del tumore non sono riproducibili in vitro. Verranno utilizzate delle cellule di cancro al seno umane fatte aderire a microsupporti polimerici 3D. I microtumori verranno impiantati in vivo nella membrana respiratoria di uova aviarie embrionate, al fine di suscitare una reazione fibrotica da corpo estraneo nei microtumori. Verrà variata la geometria dei microsupporti 3D per condizionare l’infiltrazione dei microtumori da parte dei vasi e delle cellule dell’embrione. Questo modello di studio verrà validato con farmaci antitumorali il cui risultato clinico è noto dipendere dal livello di fibrosi tumorale.
Il lavoro fornirà inoltre una piattaforma standardizzabile ed etica per promuovere la traslazione clinica di nuovi prodotti terapeutici in oncologia. Questo è un tema chiave per Raimondi: alcuni degli strumenti di ricerca e modellizzazione che ha sviluppato negli ultimi dieci anni hanno proprio questo obiettivo: ridurre drasticamente o sostituire le fasi di sperimentazione pre-clinica in vivo, per esempio, con l’uso di supporti 3D per colture cellulari e camere microfluidiche per la cultura di tessuti e organoidi (ne abbiamo parlato nel numero 6 di MAP).
