Torna ai risultati della ricercaBando per contratto di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Machine Learning e Calcolo Scientifico: sviluppo di approcci integrati per la modellazione avanzata - 2025_CDR_DMAT_2 |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Machine Learning and Scientific Computing: developing integrated approaches for advanced modeling - 2025_CDR_DMAT_2 |
| G.S.D. | 01/MATH-05 - ANALISI NUMERICA |
| S.S.D | MATH-05/A - Analisi numerica |
| Descrizione sintetica in italiano | L’obiettivo principale del programma di ricerca è lo sviluppo di metodologie innovative che integrino Analisi Numerica e Machine Learning, combinando rigore teorico ed efficienza computazionale. Si svilupperanno metodi di Machine Learning Scientifico per trattare strutture dati complesse, inclusi spazi funzionali e forme geometriche, attraverso architetture che riflettano la fisica del problema e consentano un apprendimento efficiente degli operatori. Verrà affrontato l’apprendimento diretto di modelli matematici a partire dai dati, con l’obiettivo di inferire strutture latenti coerenti con le leggi fisiche sottostanti. Si esploreranno approcci avanzati per l’approssimazione rapida di soluzioni di problemi differenziali, riducendo significativamente costi computazionali e impatto ambientale rispetto ai solutori convenzionali. Tale strategia mira a promuovere l’affidabilità e l’interpretabilità delle tecniche di Machine Learning nel Calcolo Scientifico. |
| Descrizione sintetica in inglese | The main objective of the research program is the development of innovative methodologies that integrate Numerical Analysis and Machine Learning, combining theoretical rigor with computational efficiency. The project will focus on the development of Scientific Machine Learning methods to handle complex data structures, including function spaces and geometric shapes, through architectures that reflect the underlying physics and enable efficient operator learning. The direct learning of mathematical models from data will be addressed, with the aim of inferring latent structures consistent with governing physical laws. Advanced approaches will be explored for the rapid approximation of solutions to differential problems, significantly reducing computational costs and environmental impact compared to conventional solvers. This strategy aims to enhance the reliability and interpretability of Machine Learning techniques in the context of Scientific Computing. |
| Data del bando | 29/05/2025 |
| Numero di assegnazioni per anno | 2 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
EUROPE |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.polimi.it/en/bandi-per-contratti-di-ricerca |
| Destinatari del contratto di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | qualità, originalità ed innovatività della proposta progettuale, con riferimento al programma di ricerca oggetto della selezione (fino a punti 20) |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | attinenza e rilevanza delle attività di ricerca precedentemente svolte, nonché delle eventuali esperienze lavorative, in relazione ai contenuti del programma di ricerca oggetto della selezione (fino a punti 15) |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | attinenza delle pubblicazioni allegate con il programma di ricerca oggetto della selezione (fino a punti 15) |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | prova orale volta ad accertare l'idoneità allo svolgimento dell'attività di ricerca oggetto del contratto e alla realizzazione della proposta progettuale presentata, nonché alla valutazione della conoscenza della lingua inglese e/o di altre lingue rilevanti per la ricerca (fino a punti 50) |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | quality, originality, and innovation of the research proposal, with reference to the research program covered by this selection (up to 20 points) |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | relevance and significance of previous research activities and professional experience in relation to the research program (up to 15 points) |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | relevance of submitted publications with respect to the research program (up to 15 points) |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | interview, aimed at assessing the candidate’s research aptitude, their ability to implement the proposed project, and their knowledge of English and/or other relevant languages for the research (up to 50 points) |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) |
Selezione pubblica per il conferimento di 2 Contratti di ricerca ai sensi dell'art. 22 della Legge 30.12.2010, n. 240 - Gruppo scientifico disciplinare 01/MATH-05 - ANALISI NUMERICA, indetta con D.D. n. 10590 del 29/05/2025, pubblicato all'Albo di Ateneo il 30/05/2025 (Codice procedura: 2025_CDR_DMAT_2). Per partecipare alla selezione, si prega di leggere il bando disponibile sul sito web: https://www.polimi.it/bandi-per-contratti-di-ricerca |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) |
Public selection procedure for awarding 2 research contracts pursuant to Article 22 of Law no. 240 of 30 December 2010 - Group of Academic Disciplines: 01/MATH-05 - NUMERICAL ANALYSIS, issued with D. D. No. 10590 of 29/05/2025, published on the University Official Register on 30/05/2025 (Procedure code: 2025_CDR_DMAT_2). In order to participate in the selection, please read the call ("bando") available at the following website: https://www.polimi.it/en/bandi-per-contratti-di-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | Politecnico di Milano |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Milan |
| Sito web | https://www.polimi.it/ |
| concorsi@polimi.it |
| Contratto finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 30/06/2025 - alle ore 12:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://aunicalogin.polimi.it/aunicalogin/getservizio.xml?id_servizio=1079 |