Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Progetto di tecniche basate sul machine learning per servizi di reti efficienti - RIF. 086/2023 - AR |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Design of machine learning-based techniques for the efficient deployment of network services - REF. 086/2023 - AR |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/03 - TELECOMUNICAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | Il Programma di Ricerca mira alla definizione di approcci AI/ML per risolvere i problemi di allocazione delle risorse consentendo il determinismo richiesto da applicazioni e servizi in ambienti multidominio. Gli algoritmi sviluppati preverranno la congestione della rete attraverso un'efficace allocazione delle risorse e di gestione delle code ai nodi di rete e forniranno una predizione delle prestazioni del sistema. Inoltre, mireranno a ottimizzare il consumo di risorse del sistema, con particolare attenzione al consumo di energia. Due saranno i fattori chiave: (i) il coordinamento efficace dei componenti dei nuovi ecosistemi di rete che stanno emergendo e dominare la loro complessità; e (ii) l'abbinamento del machine learning con la raccolta dati da parte dei diversi nodi che compongono il sistema. Gli algoritmi saranno implementati e opportunamente testati in contesti di rete emulati e tramite la realizzazione di testbed. |
| Descrizione sintetica in inglese | The Research Program aims at defining AI/ML approaches to solve resource allocation problems by enabling the determinism required by applications and services in multidomain environments. The developed algorithms will prevent network congestion through effective resource allocation and queue management at network nodes and provide a prediction of system performance. In addition, they will aim to optimize system resource consumption, with particular attention to energy consumption. There will be two key factors: (i) effective coordination of the components of the new network ecosystems that are emerging and mastering their complexity; and (ii) the combination of machine learning with data collection by the different nodes that make up the system. The algorithms will be implemented and suitably tested in emulated network contexts and through the creation of testbeds. |
| Data del bando | 17/07/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
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| Paesi di residenza dei candidati |
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| Nazionalità dei candidati |
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| Sito web del bando | https://careers.polito.it/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Il bando e la modulistica per partecipare alla valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://careers.polito.it/ |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | To apply for research grants fill out the form available at the following address: https://careers.polito.it/ |
| Nome dell'Ente finanziatore | Politecnico di Torino |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Torino |
| Sito web | http://www.polito.it/ |
| peps.assegnidiricerca@polito.it | |
| Telefono | +390110905923 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 27/07/2023 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | https://careers.polito.it/ |