Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di reti neurali profonde per il calcolo dei volumi di ghiaccio di tutti i ghiacciai in Asia (ICENET) |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Estimate the ice volume of all glaciers in High Mountain Asia with deep learning (ICENET) |
| Settore Concorsuale | 04 - Scienze della Terra |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | La stima del volume di ghiaccio dei ghiacciai terrestri è una delle più grandi sfide per la scienza del Sistema Terra. I ghiacciai asiatici stanno perdendo massa, rendendo le stime del loro volume di ghiaccio una priorità assoluta. Ad oggi, la quantità di dati satellitari sta aumentando a una velocità tale da non poter essere sfruttata appieno dai tradizionali metodi di elaborazione. Allo stesso tempo, le tecniche di Intelligenza Artificiale stanno diventando tecniche di problem solving sempre più utilizzate. L'obiettivo del progetto ICENET è quello di sviluppare un modello basato sul deep learning in grado di sfruttare l'enorme quantità di dati satellitari disponibili per migliorare le attuali stime dei volumi di ghiaccio di tutti i ghiacciai in Asia. La metodologia proposta sfrutta architetture di inpainting e modelli di elevazione digitali satellitari. ICENET sarà sviluppato congiuntamente dall'Istituto di Scienze Polari del CNR e dall'Università della California, Irvine. |
| Descrizione sintetica in inglese | Estimating the ice volume of Earth's glaciers is a grand challenge of Earth System science. Under current global warming Asian glaciers are losing mass, making improved glacier ice volume estimates a top priority. Today, the amount of satellite data is increasing at such a rate that it cannot be efficiently exploited by traditional processing pipelines. At the same time, Artificial Intelligence techniques are becoming increasingly dominant problem-solving techniques. The goal of the ICENET project is to develop a deep learning-based model capable of exploiting the huge amount of available satellite data to improve the current estimates of ice volumes of all High Mountain Asia glaciers. The proposed methodology leverages state-of-the art image inpainting architectures fed with satellite-based digital elevation models, to infer subglacial topographies hence ice volumes. ICENET will be jointly developed by the Institute of Polar Sciences and the University of California, Irvine. |
| Data del bando | 05/08/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 22.000,00 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://www.urp.cnr.it/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
| Importo annuale | 22000 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Esame dei titoli e colloquio. |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
Examination of qualifications and interview. |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) |
La commissione dispone complessivamente di 100 punti, di cui 70 punti per la valutazione dei titoli e 30 punti per il colloquio. |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) |
The committee has a total of 100 points, of which 70 points for evaluation and 30 points for the interview. |
| Nome dell'Ente finanziatore | CNR Istituto di Scienze Polari, sede Mestre |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Mestre |
| Sito web | https://www.urp.cnr.it/ |
| niccolo.maffezzoli@unive.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 30/09/2022 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | protocollo.isp@pec.cnr.it; amministrazione_ve@isp.cnr.it |