An Explainable Model for Fault Detection in HPC Systems. - Martin Molan; Andrea Borghesi; Francesco Beneventi; Massimiliano Guarrasi; Andrea Bartolini (ISC Workshops, 2021)

Semi-supervised anomaly detection on a Tier-0 HPC system. - Martin Molan; Andrea Borghesi; Luca Benini; Andrea Bartolini (CF, 2022)

Analysing Supercomputer Nodes Behaviour with the Latent Representation of Deep Learning Models. - Martin Molan; Andrea Borghesi; Luca Benini; Andrea Bartolini (Euro-Par, 2022)

Machine Learning Methodologies to Support HPC Systems Operations: Anomaly Detection. - Martin Molan; Andrea Borghesi; Luca Benini; Andrea Bartolini (Euro-Par Workshops, 2022)

Anomaly Detection and Anticipation in High Performance Computing Systems. - Andrea Borghesi; Martin Molan; Michela Milano; Andrea Bartolini (IEEE Trans. Parallel Distributed Syst., 2022)

The Graph-Massivizer Approach Toward a European Sustainable Data Center Digital Twin. - Martin Molan; Junaid Ahmed Khan; Andrea Bartolini; Roberta Turra; Giorgio Pedrazzi; Michael Cochez; Alexandru Iosup; Dumitru Roman; Joze M. Rozanec; Ana Lucia Varbanescu; Radu Prodan (COMPSAC, 2023)

Graph Neural Networks for Anomaly Anticipation in HPC Systems. - Martin Molan; Junaid Ahmed Khan; Andrea Borghesi; Andrea Bartolini (ICPE (Companion), 2023)

Model for Quantitative Estimation of Functionality Influence on the Final Value of a Software Product. - Gregor Molan; Gregor Dolinar; Jovan Bojkovski; Radu Prodan; Andrea Borghesi; Martin Molan (IEEE Access, 2023)

M100 dataset: time-aggregated data for anomaly detection. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 1: from 20-03 to 20-12. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 2: from 21-01 to 21-06. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 3: from 21-07 to 21-09. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 4: from 21-10 to 21-12. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 5: from 22-01 to 22-02. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 6: 22-03. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 7: 22-04. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 8: 22-05. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 9: 22-06. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 10: 22-07. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 11: 22-08. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

M100 dataset 12: 22-09. - Andrea Borghesi; Carmine Di Santi; Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Alessio Mauri; Massimiliano Guarrasi; Daniela Galetti; Mirko Cestari; Francesco Barchi; Luca Benini; Francesco Beneventi; Andrea Bartolini (Zenodo, 2023)

RUAD: Unsupervised anomaly detection in HPC systems. - Martin Molan; Andrea Borghesi; Daniele Cesarini; Luca Benini; Andrea Bartolini (Future Gener. Comput. Syst., 2023)

TinyLid: a RISC-V accelerated Neural Network For LiDAR Contaminant Classification in Autonomous Vehicle. - Grafika Jati; Martin Molan; Francesco Barchi; Andrea Bartolini; Andrea Acquaviva (CF, 2024)

Predicting Compute Node Unavailability in HPC: A Graph-Based Machine Learning Approach. - Roy Krumpak; Joze M. Rozanec; Martin Molan; Matteo Angelinelli; Andrea Bartolini (SC Workshops, 2024)

Exploring the Utility of Graph Methods in HPC Thermal Modeling. - Bruno Guindani; Martin Molan; Andrea Bartolini; Luca Benini (ICPE (Companion), 2024)

AutoGrAN: Autonomous Vehicle LiDAR Contaminant Detection using Graph Attention Networks. - Grafika Jati; Martin Molan; Junaid Ahmed Khan; Francesco Barchi; Andrea Bartolini; Giuseppe Mercurio; Andrea Acquaviva (ICPE (Companion), 2024)

ExaQuery: Proving Data Structure to Unstructured Telemetry Data in Large-Scale HPC. - Junaid Ahmed Khan; Martin Molan; Matteo Angelinelli; Andrea Bartolini (ICPE (Companion), 2024)

GRAAFE: GRaph Anomaly Anticipation Framework for Exascale HPC systems. - Martin Molan; Mohsen Seyedkazemi Ardebili; Junaid Ahmed Khan; Francesco Beneventi; Daniele Cesarini; Andrea Borghesi; Andrea Bartolini (Future Gener. Comput. Syst., 2024)

LIDAROC dataset 5m: Realistic LiDAR Cover Contamination Dataset for Enhancing Autonomous Vehicle Perception Reliability. - Grafika Jati; Martin Molan; Francesco Barchi; Andrea Bartolini; Giuseppe Mercurio; Andrea Acquaviva (Zenodo, 2024)

LIDAROC dataset 10m: Realistic LiDAR Cover Contamination Dataset for Enhancing Autonomous Vehicle Perception Reliability. - Grafika Jati; Martin Molan; Francesco Barchi; Andrea Bartolini; Giuseppe Mercurio; Andrea Acquaviva (Zenodo, 2024)

LIDAROC dataset 20m: Realistic LiDAR Cover Contamination Dataset for Enhancing Autonomous Vehicle Perception Reliability. - Grafika Jati; Martin Molan; Francesco Barchi; Andrea Bartolini; Giuseppe Mercurio; Andrea Acquaviva (Zenodo, 2024)

Learning anomalies from graph: predicting compute node failures on HPC clusters. - Joze M. Rozanec; Roy Krumpak; Martin Molan; Andrea Bartolini (NLDL, 2025)

ANZIL: Attention-based network for zero-risk inspection of LiDAR point cloud in self-driving cars. - Grafika Jati; Martin Molan; Francesco Barchi; Andrea Bartolini; Giuseppe Mercurio; Andrea Acquaviva (Expert Syst. Appl., 2025)