Hackathon all’Unical: due giorni di innovazione e ricerca per il cloud computing intelligente

RENDE – L’Università della Calabria ospiterà l’MLSysOps Hackathon, un evento internazionale che trasformerà il campus di Arcavacata in un laboratorio di innovazione dedicato al cloud computing, al machine learning e alle architetture distribuite.

L’appuntamento è per il 26 e 27 settembre e coinvolge studenti, neolaureati e professionisti del settore ICT, con particolare attenzione a chi ha competenze in Informatica e Ingegneria Informatica, offrendo loro la possibilità di lavorare fianco a fianco con mentor, ricercatori e aziende tecnologiche europee. La partecipazione all’evento è gratuita, ma i posti sono limitati. Le iscrizioni sono aperte fino al 10 settembre 2025 sulla piattaforma Eventbrite.

Si tratta di una iniziativa che è nata nell’ambito del progetto europeo MLSysOps, che unisce ricerca e sperimentazione pratica per esplorare come l’intelligenza artificiale possa rendere più efficienti le operazioni di sistema nelle moderne infrastrutture informatiche.

Hackathon all’Unical: il programma della duegiorni di ITC

L’Ateneo calabrese di Arcavacata è partner scientifico di rilievo, con un ruolo centrale nell’organizzazione e nello sviluppo delle attività, guidate dal professor Raffaele Gravina, docente di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni al Dipartimento DIMES e responsabile scientifico Unical del progetto.

Il programma si aprirà venerdì 26 settembre alle 15 con i saluti istituzionali di Stefano Curcio, direttore del DIMES, a cui seguiranno la presentazione dell’hackathon, l’illustrazione della challenge e la formazione dei team, presso l’aula collaborativa del Cubo 39C. La giornata di sabato 27 settembre sarà, invece, interamente dedicata al lavoro dei gruppi presso l’aula seminari di Technest in Piazza Vermicelli, con la proclamazione del team vincitore prevista alle 17.

Al centro dell’iniziativa di grande rilievo c’è l’obiettivo di ripensare il rapporto tra architetture software distribuite e modelli di machine learning, per dar vita a sistemi più intelligenti, adattivi e sostenibili, capaci di ottimizzare l’uso delle risorse, ridurre i consumi energetici e aumentare la resilienza.