Riproducibilità e scalabilità per modelli basati su agenti: containerizzazione di simulazioni su GPU con Docker

Agent-Based Modeling (ABM) is a modeling technique that enables the study of complex phenomena through the simulation of interactions between autonomous agents, with the aim of evaluating operational strategies in both descriptive and predictive contexts. The recent increase in demand for ABM in recent years has highlighted issues related to reproducibility and scalability. This thesis proposes a Docker-based approach to improve the scalability and reproducibility of ABMs in the epidemiological contexts, specifically for studying disease spread in enclosed environments on GPUs, leveraging FLAME GPU and Forge4Flame.

La modellazione basata su agenti (ABM) è una tecnica di modellazione che consente di studiare fenomeni complessi attraverso la simulazione delle interazioni tra agenti autonomi, al fine di valutare strategie operative in contesti descrittivi e predittivi. Il recente incremento della domanda di ABM negli ultimi anni ha evidenziato problemi di riproducibilità e scalabilità. In questa tesi si propone un approccio basato su Docker per migliorare la scalabilità e la riproducibilità delle ABM in ambito epidemiologico, per lo studio della diffusione delle malattie in ambienti chiusi su GPU, grazie all'utilizzo di FLAME GPU e Forge4Flame.