Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di servizi ed applicazione di tecniche di machine learning per l’analisi dei dati astronomici provenienti dalle principali surveys del piano Galattico |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Development of services and application of machine learning methods for the analysis of the astronomical data from Galactic plane surveys |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il ricercatore parteciperà al progetto Europeo H2020 “NEANIAS” per la creazione e la consegna di servizi tecnologici derivati dalla moderna ricerca scientifica nel campo astronomico da implementare sui sistemi dell’European Open Science Cloud (EOSC). Tali servizi saranno dedicati all’analisi scientifica dei dati provenienti dalle principali survey del piano Galattico, quali HI-GAL, MIPSGAL, SEDIGISM, ALMAGAL, generalizzando algoritmi e metodologie già esistenti, ma il cui uso è ben definito su datasets specifici. In questo ambito, l'unità è dedicata a due tematiche principali: a) l’esportazione in linguaggio Open Source e all’implementazione nei servizi EOSC di codici dedicati all’estrazione di sorgenti compatte e strutture filamentari da immagini astronomiche; b) l’implementazione e testing di tecniche di machine e deep learning per la caratterizzazione multispettrale di oggetti, quali sorgenti e/o filamenti, identificati nelle survey del piano Galattico. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research will be part of the EU H2020 “NEANIAS” project, working on the development and delivery of technological services derived from the field of the modern astrophysical research to be implemented into European Open Science Cloud (EOSC) systems. These services will be adopted for the scientific analysis of datasets obtained in the framework of the main Galactic Plane surveys, like HI-GAL, MIPSGAL, SEDIGISM, ALMAGAL, extending already existing algorithms and methods, developed and applied on tailored datasets. The personal unit will focus on two main threads: a) export to an Open Source language and deploy in EOSC services already codes and algorithms developed for the extraction of compact sources and filamentary structures from astronomical images; b) implementation and testing of machine and deep learning techniques for the multi wavelength characterisation of features, like compact sources and/or filaments, identified in maps of the Galactic Plane |
| Data del bando | 19/10/2020 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | http://www.iaps.inaf.it; http://www.inaf.it |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | INAF- Istituto di Astrofisica e Planetologia Spaziali |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Roma |
| Sito web | http://www.iaps.inaf.it |
| eugenio.schisano@inaf.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020/Erc |
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| Data di scadenza del bando | 22/11/2020 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |