Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Applicazioni di deep learning alla classificazione e quantificazione delle dinamiche geomorfologiche |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Applications of deep learning for the classification and quantification of geomorphological dynamics |
| G.S.D. | 04/GEOS-03 - GEOGRAFIA FISICA, GEOMORFOLOGIA E GEOLOGIA APPLICATA |
| S.S.D | GEOS-03/A - Geografia fisica e geomorfologia |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto mira a favorire gli studi geomorfologici attraverso l’implementazione di algoritmi di deep learning, allo scopo di classificare, mappare, e quantificare processi della superficie terrestre, con un particolare focus alle dinamiche fluviali. Altre possibili applicazioni potranno includere l’identificazione di paleoidrografia, e il riconoscimento di ground instabilities. Questo programma di ricerca sfrutterà diversi tipi di dati telerilevati: da immagini satellitari, a foto ottenute attraverso smart camera e altre piattaforme. Nel corso del progetto, un ventaglio di architetture CNNs (Convolutional Neural Networks) verranno testate, al fine di identificare i modelli più performanti. Tali algoritmi costituiranno il punto di partenza per nuove prospettive e metodologie nell’ambito della scienza dei fiumi |
| Descrizione sintetica in inglese | The project aims to assist geomorphological studies through the implementation of deep learning algorithms for the purpose of classifying, mapping, and quantifying earth surface processes, with a special focus on fluvial dynamics. Eventual applications will also include palaeohydrography identification, and ground instabilities detection. The research program will take advantage of multi-sourced optical data, ranging from satellite imagery, to remote-sensed images obtained from smart camera and other platforms. Through the duration of the project, a broad range of Convolutional Neural Networks (CNNs) architectures will be tested in order to identify the best-performing models. These algorithms will open new prospects and methods in the scope of river science. |
| Data del bando | 27/08/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 19367 |
| Periodicità | 12 mesi |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://protocollo.unipd.it/albo/viewer |
| 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 | 19367 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | yes |
| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Geoscienze - Università degli Studi di Padova |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Padova |
| Codice postale | 35131 |
| Indirizzo | via Gradenigo 6 |
| Sito web | https://www.geoscienze.unipd.it/ |
| ricerca.geoscienze@unipd.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 11/09/2024 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/ |