Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Machine learning per la previsione di fenomeni atmosferici estremi sul territorio ligure |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Forecasting extreme atmospheric phenomena in the Ligurian territory by means of machine learning methods |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | MAT/08 - ANALISI NUMERICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto è focalizzato sulla previsione di fenomeni atmosferici estremi sul territorio ligure utilizzando tecniche di machine learning. L’idea alla base del progetto è che le serie storiche di dati atmosferici contengano informazioni sulla dinamica dei fenomeni atmosferici e che pertanto questa dinamica possa essere prevista nel breve termine senza far ricorso ai modelli fisici che ne descrivono l’evoluzione generale. Per prevederla è necessario progettare un algoritmo che sia in grado di imparare da esempi: analizzando serie storiche del passato, l’algoritmo individua fenomeni ricorrenti (patterns) e ne valuta la rilevanza ai fini predittivi. Il paradigma che si intende utilizzare è quello del cosiddetto apprendimento supervisionato, in cui un predittore viene determinato a partire da un insieme di dati (training set) e valutato sulla base di una predeterminata funzione (loss function). |
| Descrizione sintetica in inglese | The project is focused on the prediction of extreme atmospheric phenomena in the Ligurian territory using machine learning techniques. The basic idea of the project is that the historical series of atmospheric data contain information on the dynamics of the atmospheric phenomena and therefore this dynamic can be foreseen in the short term without resorting to the physical models that describe the general evolution. To predict it, it is necessary to design an algorithm that is able to learn from examples: by analyzing historical series of the past, the algorithm identifies recurrent phenomena (patterns) and evaluates their relevance for predictive purposes. The used techniques refer to the so-called supervised learning, in which a predictor is determined starting from a set of data (training set) and evaluated on the basis of a predetermined function (loss function). |
| Data del bando | 28/06/2019 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.unige.it/concorsi/assricerca/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 47.574 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 24 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Titolo di studio per partecipare alla selezione specificato nel bando per ogni programma di ricerca. Il bando per partecipare alla selezione è disponibile all'indirizzo: https://concorsi.unige.it/home Le domande e i CV spediti per e-mail non sono accettati |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
The qualification to apply every selection is specified in the notice for each research program. To apply for research grants: https://concorsi.unige.it/home Applications and CVs sent by e-mail are not accepted |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | valutazione dei titoli presentati e colloquio concernente gli argomenti previsti dal bando |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | evaluation of presented titles and interview on the subjects specified by the notice |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Genova |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Genova |
| Codice postale | 16126 |
| Indirizzo | Via Balbi, 5 |
| Sito web | http://www.unige.it/concorsi/assricerca/ |
| assegnisti@unige.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 29/07/2019 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://concorsi.unige.it/home |