MASFENON: a multi-agent HPC framework for dynamic simulations of interconnected complex systems [MASFENON: un framework HPC multi-agente per simulazioni dinamiche di sistemi complessi interconnessi]

La comprensione e la simulazione di sistemi dinamici complessi richiedono framework computazionali in grado di catturarne i comportamenti temporali, gerarchici e non lineari. I tradizionali modelli statici o compartimentali non riescono a rappresentare la natura fine e in evoluzione di questi sistemi, in particolare in contesti biologici in cui la comunicazione cellula-cellula implica una segnalazione complessa e risposte adattive. Questa ricerca di dottorato introduce il Multi-Agent Adaptive Simulation Framework for Evolution in Networks of Networks (MASFENON), un framework di simulazione multilivello ad alte prestazioni progettato per modellare e analizzare processi dinamici all'interno di sistemi interconnessi. MASFENON integra i principi dei sistemi multiagente, della teoria delle reti complesse e della teoria del caos, consentendo una modellazione dettagliata delle interazioni intra- e inter-strato. Sfruttando paradigmi di calcolo distribuito e parallelo, tra cui MPI, OpenMP e Armadillo, il framework garantisce scalabilità ed efficienza sulle architetture HPC. La sua flessibilità ne consente l'applicazione in molteplici ambiti, dalla biologia unicellulare all'epidemiologia, fino ai sistemi sociali ed economici, offrendo una risoluzione temporale e strutturale senza precedenti. La tesi mira a creare un gemello digitale della comunicazione cellula-cellula integrando dati di sequenziamento dell'RNA monocellulare ad alta risoluzione e strategie avanzate di modellazione di rete. Dal punto di vista metodologico, pone l'accento su architettura modulare, riproducibilità e rigore computazionale, garantendo robustezza e adattabilità a diversi contesti scientifici. Attraverso una validazione completa, benchmarking e casi di studio reali, questo lavoro afferma MASFENON come uno strumento versatile e scalabile che fa progredire lo stato della simulazione di sistemi complessi e getta le basi per futuri sviluppi nella modellazione computazionale ad alte prestazioni.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2026

Author dc:creator

• LOCICERO, GIORGIO

Contributors dc:contributor

• PULVIRENTI, ALFREDO

• Complex system
• Multi-agent simulation
• Interconnected network
• Cell-to-cell communication
• Sistemi complessi
• Simulazione Multi-Agente
• Reti interconnesse
• Comunicazione cellula-cellula
• Computazione ad alte prestazioni

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• license:PUBBLICO - Pubblico con Copyright
• license uri:iris.PUB02

Language dc:language

eng

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/724389

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/724389