Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di metodi sicuri per l’apprendimento per rinforzo basato su reti neurali, con applicazioni a sistemi robotici autonomi |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Safe deep reinforcement learning for autonomous robotic systems |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Recentemente il Deep Reinforcement Learning ha ottenuto successi rivoluzionari nella risoluzione di problemi di decisione complessi. Tuttavia, l'applicazione delle tecniche di DRL a domini quali sistemi robotici autonomi, che coinvolgono hardware ad alto costo e interazioni con operatori umani, è ancora limitato. In particolare, gli approcci di DRL per i sistemi robotici autonomi richiedono un numero enorme di interazioni con l’ambiente in fase di addestramento per ottenere buone prestazioni e non garantiscono interazioni sicure con l'ambiente circostante. In questo progetto, affrontiamo queste sfide studiando approcci di DRL sicuri che possono ridurre al minimo il numero di interazioni con l'ambiente. In particolare, miriamo a sviluppare approcci di DRL efficienti e nuove tecniche di verifica per le reti neurali artificiali progettate per problemi di decisione. Gli approcci saranno valutati empiricamente sia in ambienti di simulazione standard che su piattaforme robotiche reali. |
| Descrizione sintetica in inglese | Recently Deep Reinforcement Learning (DRL) achieved groundbreaking successes in solving complex decision- making problems. However, the practical application of DRL to domain such as autonomous robotic systems, that involve high-cost hardware and human interactions, is still fairly limited. In particular, current state of the art DRL approaches for autonomous robotic systems require a huge number of trials to achieve good performances and can not guarantee safe interactions with the surrounding environment. In this project, we address this challenges by investigating Safe DRL approaches that can minimize the number of interactions with the environment. Specifically, we aim at developing sample efficient DRL approaches and novel verification techniques for Artificial Neural Networks that encode decision-making operations. The approaches will be empirically evaluated both in standard simulation environments as well as on real robotic platforms. |
| Data del bando | 25/08/2021 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 24000 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE OCEANIA AFRICA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
| Nazionalità dei candidati |
AFRICA EUROPE OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
| Sito web del bando | https://www.univr.it/it/concorsi/assegnisti-di-ricerca/assegni-di-ricerca/0/9275 |
| 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 | 19540 |
| 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) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Per l'ammissione alla selezione di cui al precedente art. 1 è richiesto il possesso dei seguenti requisiti: a) Titolo di Dottore di Ricerca, ovvero Laurea Magistrale [conseguita ai sensi dell’art. 3, comma 1, lettera n), D.M. 22 ottobre 2004, n. 270], o Laurea Specialistica [conseguita ai sensi dell’art. 3, comma 1, lettera b), D.M. 3 novembre 1999, n. 509], o Diploma di Laurea [conseguito ai sensi degli ordinamenti didattici previgenti al D.M. 3 novembre 1999, n. 509, a conclusione di un corso di studi di durata non inferiore a quattro anni], e possesso di curriculum scientifico-professionale idoneo allo svolgimento di attività di ricerca; b) Conoscenza della seguente lingua straniera: inglese; c) Ulteriori requisiti: attività di ricerca e/o di sviluppo nel settore scientifico-disciplinare: INF/01 INFORMATICA. |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
For admission to the selection process referred to in Art. 1, potential candidates must fulfil the following requirements: a)PhD or Master’s degree [Laurea Magistrale awarded pursuant to Art. 3(1n), Ministerial Decree no. 270 of 22/10/04] or previous Master’s degree [Laurea Specialistica awarded pursuant to Art. 3(1b), Ministerial Decree no. 509 of 03/11/99] or previous Bachelor’s degree [awarded pursuant to the teaching systems prior to Ministerial Decree no. 509 of 03/11/99, at the conclusion of a study programme at least 4 years in length], and a suitable academic and professional background for conducting research; b)Knowledge of the following foreign language: English; c)Other requirements: documented research and/or development experience in the disciplinary sector: INF/01 INFORMATICS. |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | La selezione avverrà attraverso la valutazione dei titoli prodotti dai candidati e un colloquio. |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | The competition will be carried out by an evaluation of titles and examination by means of an interview. |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Verona - Dipartimento di Informatica |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Verona |
| Codice postale | 37129 |
| Indirizzo | Via dell'Artigliere, 8 |
| Sito web | https://www.univr.it/it/ |
| elena.cordioli@univr.it | |
| Telefono | 00 39 (0)458028204 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 23/09/2021 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |