Aree di ricerca e innovazione in settori fondamentali per la ricerca scientifica, l’economia e il benessere della società (come la salute e l’ambiente) sono sempre più dipendenti da un lato dalla disponibilità di Big Data e Data Analytics e dall’altro da metodologie e tecnologie che possano sfruttare, in una sorta di “Computing Continuum”, le risorse di calcolo che vanno da infrastrutture di supercalcolo, data center, cloud/fog, fino ad arrivare all'edge computing e ai sistemi-on-chip many-core, ai micro-sensori intelligenti, all'Internet delle cose e ai sistemi di telerilevamento.

Per cogliere queste opportunità, oltre agli aspetti fondanti di gestione dei Big Datae di Data Science, occorre affrontare le sfide poste dal volume dei dati, dalla loro varietà ed eterogeneità, dalla frequenza con cui i dati devono essere elaborati, dalla necessità di lavorare con dati di qualità, dalla sicurezza dei dati nonché dalla necessità di nuove tecnologie elettroniche abilitanti per la gestione dei dati e da sensoristica intelligente per il sensing the world.

In tale ambito, le sfide della ricerca riguardano i fotorivelatori a singolo fotone (SPAD) con elaborazione on-chip, i sensori intelligenti a basso consumo per applicazioni LIDAR/3D, i sensori inerziali innovativi ad alta stabilità (accelerometri e giroscopi), i sistemi di rivelazione ed identificazione di particelle nucleari per fisica fondamentale e applicata, i sensori di raggi X e gamma con elaborazione del segnale on-chip e i sensori Radar ad Apertura Sintetica (SAR).