Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | FIND2: Un’infrastruttura flessibile per la diagnosi funzionale basata su tecniche di machine learning |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | FIND2: A flexible functional diagnosis framework based on machine learning techniques |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Lo scopo della ricerca è utilizzare tecniche di machine learning per migliorare l’accuratezza e l’efficacia della diagnosi funzionale di dispositivi/board complesse, al fine di ridurre gli sforzi ed i costi dell’attività, riducendo il numero di test che devono essere eseguiti. In questa ottica, è possibile utilizzare tali tecniche in due direzioni: i) obiettivo accuratezza, dove l’utente è interessato a ottenere la diagnosi più accurata possibile (100% se possibile), e ii) obiettivo a scelta dell’utente, dove l’utente può individuare un costo massimo (per esempio il numero/costo massimo dei componenti da sostituire, il numero di test da eseguire, …). Infine, un ultimo obiettivo della ricerca è la definizione di un insieme di analisi statiche che consentano di ottenere delle informazioni circa le proprietà di diagnosi del dispositivo (e.g., isolamento, ridondanza dei test) ottenute durante la fase di training del sistema di diagnosi. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research aims at exploiting machine learning techniques to improve the accuracy and efficiency of functional diagnosis for complex designs and boards to limit efforts and costs, by minimizing the required number of tests to be executed. Moreover, we envision two main usages: i) an accuracy-oriented one, where the user is interested in getting the most accurate answer (possibly 100%), and ii) a user-tuned one, where the user can set a maximum cost (e.g., number/cost of components to be replaced, maximum number of tests to be executed). A final goal of the research is to define a set of static analyses on the system being considered, to provide feedback on its characteristics with respec to diagnosis (e.g., isolation, test redundancies, …), by exploiting the information gathered while training the engine driving the incremental process. |
| Data del bando | 12/09/2014 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | http://www.polimi.it/lavora-con-noi/collaborazioni-di-ricerca/assegnidiricerca/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Per partecipare alla selezione, si prega di leggere il bando disponibile sul sito web: http://www.polimi.it/lavora-con-noi/collaborazioni-di-ricerca/assegnidiricerca/ |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | In order to participate in the selection, please read the notice of selection (“bando”) available at the following website: http://www.polimi.it/lavora-con-noi/collaborazioni-di-ricerca/assegnidiricerca/ |
| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Milano |
| Sito web | http://www.deib.polimi.it |
| assegniricerca@polimi.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 18/10/2014 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |