Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Tecniche di machine learning per l’allocazione delle risorse radio in sistemi di sesta generazione. |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Machine learning for radio resource allocation in sixth generation systems. |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Communication engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/03 - TELECOMUNICAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto prevede il raggiungimento dei seguenti obiettivi: 1. Studio di tecniche di machine learning per l’allocazione efficiente delle risorse radio in sistemi 6G. 2. Definizione scenari d’uso e requisiti per la validazione delle soluzioni proposte. 3. Analisi dei risultati al fine di metterne in luce pregi e difetti valutandone l’efficacia. Gli obiettivi indicati prevedono lo svolgimento delle seguenti attività: 1. Studio sello stato dell’arte delle tecniche di machine learning applicate alla gestione delle risorse in reti di quarta e quinta generazione al fine di individuare criticità ed eventuali margini di miglioramento per le reti di sesta generazione. 2. Definizione degli scenari di utilizzo e dei requisiti utente. 3. Proposta di soluzioni basate su machine learning per l’allocazione efficiente delle risorse negli scenari individuati. 4. Simulazione e test delle soluzioni proposte |
| Descrizione sintetica in inglese | The project provides for the achievement of the following objectives: 1. Study of machine learning techniques for the efficient allocation of radio resources in 6G systems. 2. Definition of use scenarios and requirements for the validation of the proposed solutions. 3. Analysis of the results in order to highlight their strengths and weaknesses by evaluating their effectiveness. The objectives indicated envisage the carrying out of the following activities: 1. Study of the state of the art of machine learning techniques applied to resource management in fourth and fifth generation networks in order to identify critical issues and any room for improvement for sixth generation networks. 2. Definition of usage scenarios and user requirements. 3. Proposal of solutions based on machine learning for the efficient allocation of resources in the identified scenarios. 4. Simulation and testing of the solutions proposed. |
| Data del bando | 17/03/2021 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://dirpersonale.unica.it/concorsi/?page=assegni&bando=1107 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Ingegneria elettrica ed elettronica |
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| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Cagliari |
| Sito web | https://www.unica.it/unica/it/dip_ingelettrica.page |
| l.atzori@unica.it | |
| Telefono | 0706755902 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 06/04/2021 |
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| Come candidarsi | Other |