Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Intelligenza Artificiale Generativa ed Edge in AgriTech |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Generative and Edge AI in AgriTech |
| Campo principale della ricerca | Physics |
| Sottocampo della ricerca | Applied physics |
| Campo principale della ricerca | Computer science |
| Sottocampo della ricerca | Informatics |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | FIS/01 - FISICA SPERIMENTALE |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto di ricerca ha l'obiettivo di generare set di dati sintetici tramite Generative Adversarial Networks, utilizzando sia un approccio tradizionale basato su simulazione Monte Carlo sia un approccio innovativo di Quantum Randomness al fine di eliminare i bias e ottenere dati sintetici di alta qualità. I dati sintetici generati verranno poi utilizzati per lo sviluppo e il training di modelli di AI per l'agricoltura di precisione, eseguiti in real time direttamente sul campo tramite un edge device installato a bordo dei veicoli CNH Industrial. Le stime acquisite dal dispositivo saranno PoC di un contestuale sviluppo di un digital twin. Si realizzeranno inoltre test di integrazione delle immagini raccolte in campo con tecnologie di Federated Learning, in modo da rendere possibile un allenamento federato per migliorare le performance dell’algoritmo. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research project aims to generate synthetic datasets through Generative Adversarial Networks, using both a traditional approach based on Monte Carlo simulation and an innovative Quantum Randomness approach in order to eliminate bias andobtain high quality synthetic data. The synthetic data generated will then be used for the development and training of AI models for precision agriculture, executed in real time directly in the fieldvia an edge device installed on board CNH Industrial vehicles. The estimates acquired by the device will be PoC of a contextual development of a digital twin. Tests will also be carried out on the integration of the images collected in the field with Federated Learning technologies, so as to enable federated training to improve the performance of the algorithm. |
| Data del bando | 23/04/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 36000 |
| Periodicità | mensile |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
OTHER |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://unical.portaleamministrazionetrasparente.it/archivio22_bandi-di-concorso_0_20544_874_1.html |
| 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? | yes |
| Importo annuale | 29184 |
| 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) | 72 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Rispondenza del curriculum e delle competenze ai temi della ricerca. |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Correspondence of curriculum and capabilities to the research subjects. |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Colloquio e valutazione dei titoli. |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | Interview and evaluation of publishing records. |
| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Fisica, Universita' della Calabria |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Rende |
| Codice postale | 87036 |
| Indirizzo | Via Bucci, 31/C |
| Sito web | http://www.fis.unical.it |
| enrico.tassi@fis.unical.it | |
| Telefono | 0984496038 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 19/05/2024 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |