Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Caratterizzazione ed ottimizzazione di processi di decision-making sequenziali con incertezza |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Characterization and Optimization of Sequential Decision Making Processes under Uncertainty |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Computer engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Prendere decisioni sequenziali in presenza di incertezza è un problema che occorre in un vasto numero di settori industriali, da quello manifatturiero alla governance o alla creatività. Risultati promettenti in termini di scalabilità e robustezza su problemi a stadio singolo sono stati ottenuti integrando tecniche di ottimizzazione, simulazione ed apprendimento automatico. Adattare i metodi esistenti al caso sequenziale è tuttavia tutt'altro che banale. Questo progetto investigherà se e come tecniche sviluppate per analizzare e controllare processi sequenziali possano essere utilizzate per caratterizzare e migliorare le attività di decisioni negli stessi contesti. Particolare attenzione sarà posta sui sistemi dinamici, processi stocastici, simulazione ed apprendimento automatico. Dai candidati ci si aspettano solide conoscenze di informatica e di alcuni dei settori appena menzionati. Esperienze passate in contesti di ricerca saranno valutate positivamente. |
| Descrizione sintetica in inglese | Sequential decision-making under uncertainty is a key problem appearing across a number of industrial sectors, ranging form manufacturing to governance and creativity. In recent years, hybrid techniques integrating optimization, simulation, and Machine Learning have recently shown promise in improving scalability on robustness for single-stage decision making problems. Many of the existing methods, however, cannot be trivially applied to sequential decision making. This project will investigate whether and how techniques developed to analyze and control sequential processes can be used to characterize and improve decision making in the same context. In particular, the focus will be on dynamic system, stochastic processes, simulation, and machine learning. Candidates are expected to have a solid background in Computer Science and some of the above mentioned fields. Past research experience will be positively evaluated. |
| Data del bando | 03/08/2023 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INFORMATICA - SCIENZA E INGEGNERIA |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| michele.lombardi2@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | HE |
|---|
| Data di scadenza del bando | 04/09/2023 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |