Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni per l'analisi numerica dei sistemi di produzione additiva utilizzando l'intelligenza artificiale (AI4AM) CUP I53C24001770006 Acronimo progetto “AI4” Codice progetto “EFRE1052”... |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | High Performance Computing infrastructure for Numerical Analysis of Metal Additive Manufacturing Systems Using Artificial Intelligence (AI4AM) CUP I53C24001770006 Project acronym “AI4AM” project code “EFRE1052” Programme EFRE- FESR 2021-2027 |
| G.S.D. | 01/MATH-05 - ANALISI NUMERICA |
| S.S.D | MATH-05/A - Analisi numerica |
| Descrizione sintetica in italiano | La Manifattura Additiva (AM), o stampa 3D, permette di creare oggetti complessi tramite l'aggiunta di strati di materiale, offrendo vantaggi significativi per l'industria, come l'integrazione di funzioni multiple e la riduzione del peso dei componenti. Questo progetto propone nuovi metodi di simulazione numerica basati sugli elementi finiti e supportati dall'intelligenza artificiale, mirati a ottimizzare i processi AM su scala industriale e a ridurre i costi con un numero minimo di esperimenti. Una nuova infrastruttura di High-Performance Computing (HPC) presso UniBZ abiliterà simulazioni ad alte prestazioni, favorendo l'adozione di tecnologie intelligenti e accelerando i calcoli grazie a tecniche di Physics-Informed Neural Networks (PINN). Gli obiettivi comprendono lo sviluppo di codici open-source per simulazioni con Laser Powder Bed Fusion (LPBF) e il contributo alla competitività regionale. |
| Descrizione sintetica in inglese | Additive Manufacturing (AM), also known as 3D printing, enables the creation of complex objects through the addition of material layers, offering significant advantages to industry, such as the integration of multiple functions and weight reduction of components. This project proposes new numerical simulation methods based on the Finite Element Method and supported by artificial intelligence to optimize AM processes on an industrial scale and reduce costs with a minimal number of experiments. A new High-Performance Computing (HPC) infrastructure at UniBZ will enable high-performance simulations, foster the adoption of intelligent technologies, and accelerate computations using Physics-Informed Neural Networks (PINN). The objectives include developing open-source codes for Laser Powder Bed Fusion (LPBF) simulations and contributing to regional competitiveness. |
| Data del bando | 22/11/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://www.unibz.it/it/home/position-calls/positions-for-academic-staff/7428-analisi-numerica-prof-carpentieri-bruno?group=18 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Libera Università di Bolzano |
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| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bolzano |
| Sito web | https://www.unibz.it/ |
| personnel_academic@unibz.it | |
| Telefono | 0471011300 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 11/12/2024 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | https://www.unibz.it/it/home/position-calls/positions-for-academic-staff/7428-analisi-numerica-prof-carpentieri-bruno?group=18 |