Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Utilizzo di architetture RISC-V per Migliorare la Sicurezza del Conducente attraverso l'Interazione con i Sistemi ADAS basati su IA |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Leveraging RISC-V for AI-based Enhanced Driver Security in ADAS Systems |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il focus di questo progetto ruota attorno all'avanzamento del settore dei Sistemi Avanzati di Assistenza alla Guida (ADAS) attraverso lo sviluppo e l'integrazione senza soluzione di continuità di interfacce hardware-software basate su architetture RISC-V. Recenti progressi nelle tecniche di intelligenza artificiale (AI) hanno aperto la strada a miglioramenti significativi nelle misure di sicurezza. In particolare, questi sviluppi mirano ad affrontare aspetti cruciali come il rilevamento della sonnolenza del conducente, la distrazione o l'alterazione dovuta al consumo di alcol. L'integrazione di biosensori e l'utilizzo di sistemi di calcolo distribuito su vari dispositivi offrono il potenziale per monitorare continuamente lo stato fisiologico dell'utente. Questo monitoraggio in tempo reale funge da meccanismo proattivo per identificare e mitigare situazioni potenzialmente pericolose. Questa iniziativa si allinea perfettamente con gli obiettivi generali del progetto TEP. |
| Descrizione sintetica in inglese | The focus of this project revolves around advancing the field of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) through the development of RISC-V based solutions and seamless integration of hardwaresoftware interfaces. Recent strides in artificial intelligence (AI) techniques have paved the way for significant improvements in safety measures. Specifically, these advancements aim to address crucial aspects such as the detection of driver drowsiness, inattention, or impairment due to alcohol consumption. The incorporation of biosensors and the utilization of distributed computing systems across various devices offer the potential to continuously monitor the user's physiological state. This real-time monitoring serves as a proactive mechanism to identify and mitigate potentially hazardous situations, thereby positively impacting societal well-being and enhancing overall quality of life. This initiative aligns seamlessly with the overarching goals of TEP project. |
| Data del bando | 19/03/2024 |
| 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 INGEGNERIA DELL'ENERGIA ELETTRICA E DELL'INFORMAZIONE "GUGLIELMO MARCONI" |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| barbara.diplacido@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
|---|
| Data di scadenza del bando | 15/04/2024 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |