Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di Modelli di explainable Artificial Intelligence per la Salute e il Monitoraggio Ambientale |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Development of Explainable Artificial Intelligence Models for Healthcare and Environmental Monitoring |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Industrial engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-IND/31 - ELETTROTECNICA |
| Descrizione sintetica in italiano | L'obiettivo principale dell’attività di ricerca sarà sviluppare modelli avanzati di intelligenza artificiale (AI), concentrando l'attenzione sui metodi di deep learning, explainable AI (xAI) e meta-learning. Gli obiettivi specifici includono lo sviluppo di modelli deep learning “explainable” e l'esplorazione degli approcci di meta-learning per migliorare l'adattabilità e l'applicazione alle situazioni reali. I modelli sviluppati saranno applicati a scenari critici come il monitoraggio della salute e dell'ambiente. Si prevede infatti di applicare i modelli al monitoraggio dello stato di salute dei soggetti, attraverso l'analisi di biosegnali, e al monitoraggio ambientale. L'attività del ricercatore Post-Doc avrà un impatto sull'eccellenza e sulla visibilità accademica, contribuendo in modo significativo sia all'avanzamento teorico sia all'applicazione dei modelli sviluppati. |
| Descrizione sintetica in inglese | The project's primary goal is to develop advanced artificial intelligence (AI) models, focusing on deep learning approaches, explainable AI (xAI), and meta-learning. The developed models will be applied to critical scenarios such as subjects’ health and environment monitoring. Specific objectives include advancing deep learning models, conducting cutting-edge xAI research to provide explanations for AI decisions, exploring meta-learning to enhance adaptability, and applying AI to real-world situations. The research is expected to yield practical applications with significant societal impacts. Specific case studies will be subject health monitoring, through bio-signal and image analysis, and environmental monitoring. The Post-Doc's activity will have an impact on academic excellence and visibility by making a significant contribution to both theoretical and application advancement of deep learning models. |
| Data del bando | 24/11/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 30.000 |
| Periodicità | annuale |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://www.unirc.it |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
| Importo annuale | 30.000 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Esperienza documentata nello sviluppo di algoritmi di deep learning e nell’utilizzo dei framework principali in questo ambito (come TensorFlow, PyTorch, Matlab, ecc.); Esperienza documentata in attività di ricerca relativa all'analisi dei dati, all'elaborazione dei segnali e/o delle immagini; Pubblicazioni scientifiche documentate nel campo del deep learning; Capacità di comunicazione efficace per diffondere i risultati della ricerca e collaborare con la comunità accademica e industriale. |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
Documented experience in the development of deep learning models including state-of-the-art frameworks for the development of deep learning algorithms (e.g., TensorFlow, PyTorch, Matlab, etc); Documented research experience in data analysis, signal and/or image processing; Documented track record of publications in the field of deep learning; Effective communication skills to disseminate research findings and collaborations with the academic and industry communities |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | CV e colloquio |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | CV and interview |
| Nome dell'Ente finanziatore | diies |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Other |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Reggio Calabria |
| Codice postale | 89122 |
| Indirizzo | via Graziella Loc Feo di Vito |
| Sito web | http://www.unirc.it |
| diies@unirc.it | |
| Telefono | 09651693214 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 13/12/2023 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |