Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Resilient AI-Based Self-Programming |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Resilient AI-Based Self-Programming |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | La ricerca mira a sviluppare una teoria e algoritmi per l'auto programmazione resiliente, ovvero la definizione di meccanismi per consentire ad agenti di agire in modo informato e intelligente nel loro ambiente,modificando autonomamente il modo in cui si comportano in conseguenza delle informazioni che acquisiscono dal mondo esterno e dall’interazione con gli esseri umani che vi operano.Lo studio si concentrerà sull'estensione degli approcci esistenti alla pianificazione in ambito'IA e alla sintesi LTL/LTLf i) arricchendo le strategie sintetizzate integrando meccanismi di tolleranza ai guasti,ii) considerando diversi modelli al momento della sintesi e dell'esecuzione sfruttando il modello più appropriato a seconda della contingenza osservata al momento d’esecuzione;iii) integrare reinforcement e model learning per consentire di determinare strategie tolleranti che funzionino sia in un modello di riferimento che in varianti.Il quadro teorico è completato dalla realizzazione (…) |
| Descrizione sintetica in inglese | This research aims at developing a core theory and algorithms for resilient self-programming, i.e, to define mechanisms to enable agents to act in an informed and intelligent way in their environment by changing autonomously the way they behave as a consequence of the information they acquire from the external world and exchange with the humans operating therein. The study will focus on extending existing approaches to AI Planning and LTL/LTLf synthesis by i) enriching the computed strategies with fault-tolerant capabilities, ii) considering several models at synthesis and execution time leveraging the most appropriate model depending on the observed contingency at execution time; iii) integrating reinforcement and model learning to enable for determining tolerant strategies that work in a reference model plus variations. The theoretical framework is complemented by the realization of prototype supporting tools as well as practical applications in selected realistic scenarios. |
| Data del bando | 22/09/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 30200 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
AFRICA EUROPE OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA OTHER E.U. CHINA (MAINLAND) CHINA (HONG KONG) |
| Nazionalità dei candidati |
OCEANIA AFRICA EUROPE NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA OTHER E.U. CHINA (MAINLAND) CHINA (HONG KONG) |
| Sito web del bando | https://www.unitn.it/ateneo/bando/75357/dipartimento-disi-avviso-di-selezione-per-il-conferimento-di-n-1-assegno-di-ricerca-decreto-n-174202 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Importo annuale | 30200 |
| Valuta | Euro |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Trento |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Trento |
| Sito web | https://www.unitn.it/ |
| selezioni.ricerca@unitn.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 31/10/2022 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://www.unitn.it/ateneo/bando/75357/dipartimento-disi-avviso-di-selezione-per-il-conferimento-di-n-1-assegno-di-ricerca-decreto-n-174202 |