Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Ricerca e sviluppo di tecniche di “deep learning” per il controllo adattativo di sistemi di alimentazione flessibile di componenti. |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Research and development of deep learning techniques for adaptive control of flexible component feeding systems |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Due linee di ricerca, una di base e una applicata. La prima riguarda lo studio di architetture neurali deep e dei rispettivi algoritmi innovativi di apprendimento in un contesto dove la rete neurale possa osservare le conseguenze delle proprie decisioni sull'ambiente in cui essa opera (il reinforcement learning ne è un esempio, ma la ricerca si potrà muovere anche in altre direzioni). La seconda riguarda l'applicazione di questi algoritmi nell'ambito di un progetto industriale POR-FESR. Il progetto prevede la prototipazione (sia in ambiente virtuale che fisico) di sistemi d’interfaccia intelligente e adattativa tra un robot di alimentazione di componenti e la linea di montaggio automatico di questi stessi componenti. Le reti neurali sviluppate nel corso della linea di ricerca di base verranno applicate al controllo del robot per rendere ottimizzato ed efficiente il processo produttivo della linea di montaggio |
| Descrizione sintetica in inglese | The activity is divided into two lines of research, one theoretical and one applied. The former concerns the study of "deep" neural architectures and their respective innovative learning algorithms in a context where the neural network can observe the consequences of its decisions on the environment in which it operates (reinforcement learning is an example, but the research can also move in other directions). The latter concerns the application of these algorithms in the context of a POR-FESR industrial project. The project involves the prototyping (both in a virtual and physical environment) of intelligent and adaptive systems that interface a component feeding robot and the automatic assembly line of these components. The neural networks developed during the theoretical research line will be applied to the robot control to make the assembly line production process optimized and efficient. |
| Data del bando | 12/07/2021 |
| 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.unisi.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 | Università degli Studi di Siena |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Siena |
| Codice postale | 53100 |
| Indirizzo | Via Roma 56 |
| Sito web | http://www.unisi.it |
| amministrazione.diism@unisi.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 05/08/2021 |
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| Come candidarsi | amministrazione.diism@unisi.it |