Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Machine Learning Scientifico per Modelli di Valutazione Integrati |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Scientific Machine Learning for Integrated Assessment Modeling |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | L'assegno di ricerca è richiesto per svolgere attività di ricerca in Scientific Machine Learning [SciML], con particolare attenzione su applicazioni di Integrated Assessment Modeling [IAM]. Si prevede una parte di sviluppo SW ed una parte di ricerca. La prima parte riguarderà l'implementazione efficiente di recenti tecniche di data-driven modeling, come neural ODEs, surrogate models e sparse identification di dinamiche, con l'utilizzo di linguaggi di programmazione per Scientific Computing, come Julia. Per quanto riguarda la parte di ricerca, si prevede lo sviluppo di nuovi metodi per migliorare l'efficienza delle tecniche suddette, con particolare interesse in Integrated Models per problemi di sostenibilità globale e cambiamenti climatici. Si applicheranno metodi delle librerie di Julia "WorldDynamics.jl" come testbed e si cercherà di rendere il codice disponibile integrandolo con le librerie scientifiche più famose |
| Descrizione sintetica in inglese | The fellow will work on on several aspects of Scientific Machine Learning [SciML], with a particular focus on applications to Integrated Assessment Modelling [IAM]. The project includes a development and a research part. The fellow will work on efficient implementation of recent data-driven modeling techniques, including neural ODEs, surrogate models and sparse identification of dynamics, using the scientific-computing programming language Julia. As for the research part, the fellow will work on designing new methods to advance the aforementioned techniques, focusing on the application to Integrated Models that include global sustainability issues such as climate change. In particular, the postdoc will apply the methods to the Julia library WorldDynamics.jl as a testbed, and will strive to make all code available by integrating it into famous scientific libraries. |
| Data del bando | 07/10/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | http://pica.cineca.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 Roma Tor Vergata - Dipartimento di Ingegneria dell'Impresa Mario Lucertini |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | roma |
| Sito web | http://pica.cineca.it |
| assegni.ricerca@amm.uniroma2.it | |
| Telefono | 0672592344 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 27/10/2022 |
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| Come candidarsi | pica.cineca.it |