Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di tecniche di Machine Learning applicate ai campi di potenziale |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | Machine Learning methods for the interpretation of potential fields |
Campo principale della ricerca | Environmental science |
Sottocampo della ricerca | Earth science |
Settore Concorsuale | 04 - Scienze della Terra |
S.S.D | GEO/11 - GEOFISICA APPLICATA |
Descrizione sintetica in italiano | L'obiettivo dell'attività è lo sviluppo di tecniche Machine Learning (ML) applicato ai campi di potenziale, in particolare ad anomalie magnetometriche. Lo scopo è velocizzare l'analisi di grandi dataset e rendere più affidabile il posizionamento di strutture geologiche come faglie, dicchi e/o la caratterizzazione del basamento cristallino |
Descrizione sintetica in inglese | The research focus is the development of Machine Learning techniques (ML) applied to potential fields, in particular to magnetometric anomalies. The aim is to speed up the analysis of large datasets and make the positioning of geological structures such as faults, dykes and/or the characterization of the crystalline basement. |
Data del bando | 14/10/2019 |
Numero di assegnazioni per anno | 1 |
E' richiesta mobilità internazionale? | no |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
Paesi di residenza dei candidati |
E.U. |
Nazionalità dei candidati |
E.U. |
Sito web del bando | http://www.unina.it |
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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Nome dell'Ente finanziatore | ENI |
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Tipologia dell'Ente | Large Company |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | Roma |
Sito web | http://eni.com |
dip.scienze-terambris@unina.it |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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Data di scadenza del bando | 04/11/2019 - alle ore 00:00 |
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Come candidarsi | Other |