Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Evoluzione di approcci MARL per Servizi Time-Critical |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Evaluation of MARL Approaches for Time-Critical Services |
| Campo principale della ricerca | Computer science |
| Sottocampo della ricerca | Other |
| G.S.D. | 09/IINF-03 - TELECOMUNICAZIONI |
| S.S.D | IINF-03/A - Telecomunicazioni |
| Descrizione sintetica in italiano | L'obiettivo principale dell'attività di ricerca sul Delay-Constrained Dynamic Network Control using Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) è sviluppare framework di gestione intelligente della rete, in grado di adattarsi autonomamente alle condizioni dinamiche, ottimizzare l'allocazione delle risorse e ridurre la latenza per applicazioni in tempo reale sensibili ai ritardi. In particolare, la ricerca mira a sfruttare il MARL per abilitare processi decisionali distribuiti tra agenti di rete, garantendo un utilizzo efficiente delle risorse di comunicazione, caching e computazione (3C), anche in condizioni di rete ad alto carico o congestione. Questo consentirà di migliorare la Qualità del Servizio (QoS) in vari settori, assicurando che i servizi di prossima generazione—come la guida autonoma, la telemedicina e l'automazione industriale—possano soddisfare con affidabilità i requisiti di prestazioni e latenza. |
| Descrizione sintetica in inglese | The main goal of the research activity on Delay-Constrained Dynamic Network Control using Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) is to develop intelligent network management frameworks that can autonomously adapt to dynamic conditions, optimize resource allocation, and reduce latency for real- time, delay-sensitive applications. Specifically, the research aims to leverage MARL to enable distributed decision-making across network agents, ensuring that communication, caching, and computational resources (3C) are utilized efficiently, even under high-load or congested network conditions. This will allow for enhanced Quality of Service (QoS) across various industries, ensuring that next-generation services—such as autonomous driving, telemedicine, and industrial automation—can reliably meet strict performance and latency requirements. |
| Data del bando | 20/12/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Periodicità | 12 |
| 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.unina.it/ricerca/bandi-nazionali/assegni-di-ricerca |
| 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 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Napoli - Federico II Department of Electrical and ICT Engineering |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Napoli |
| Codice postale | 80125 |
| Indirizzo | via Claudio 21 |
| Sito web | http://www.unina.it - www.dieti.unina.it |
| sole@unina.it | |
| Telefono | 0817683216 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 09/01/2025 - alle ore 12:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | partecipazionebandi.dieti@unina.it |