A First Study of Transferable and Explainable Deep Learning Models for HPC Systems

Il lavoro descritto in questa tesi è basato sullo studio di modelli di Deep Learning applicati all’anomaly detection per la rilevazioni di stati anomali nei sistemi HPC (High-Performance Computing). In particolare, l’obiettivo è studiare la trasferibilità di un modello e di spiegarne il risultato prodotto attraverso tecniche dell’Explainable Artificial Intelligence. I sistemi HPC sono dotati di numerosi sensori in grado di monitorare il corretto funzionamento in tempo reale. Tuttavia, a causa dell’elevato grado di complessità di questi sistemi, si rende necessario l’uso di tecniche innovative e capaci di prevedere guasti, errori e qualsiasi tipo di anomalia per ridurre i costi di manutenzione e per rendere il servizio sempre disponibile. Negli anni ci sono stati numerosi studi per la realizzazioni di modelli di Deep Learning utili allo scopo, ma ciò che manca a questi modelli è la capacità di generalizzare a condizioni diverse da quelle riscontrate durante la fase di training. Nella prima parte di questo lavoro andremo, quindi, ad analizzare un modello già sviluppato per studiarne la trasferibilità e la sua generalizzazione per un’applicazione più ampia rispetto al dominio su cui è costruito. Un ulteriore problema è dato dalle modalità di risposta di un modello ad un determinato input. Molto spesso risulta essere incomprensibile anche per coloro che hanno costruito il modello, la risposta prodotta. Perciò, attraverso le tecniche dell’Explainable Artificial Intelligence, vengono studiati e analizzati i vari output del modello per comprenderne il funzionamento e motivare i risultati corretti ed errati. Il sistema HPC che andremo ad analizzare è chiamato MARCONI ed è di proprietà del consorzio no-profit Cineca di Bologna. Il Cineca è composto da 70 università italiane, quattro centri di ricerca nazionali e il Ministero di Università e ricerca (MIUR). Il Cineca rappresenta uno dei più potenti centri di supercalcolo per la ricerca scientifica in Italia.