Torna ai risultati della ricercaBando per incarichi di ricerca
| Titolo del progetto dell'incarico in italiano | Tecniche multimodali per l'analisi e la generazione di immagini - 2025_IDR_DEIB_15 |
|---|---|
| Titolo del progetto ddell'incarico in inglese | Multimodal Methods for the Analysis and Generation of Images - 2025_IDR_DEIB_15 |
| G.S.D. | 09/IINF-05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| S.S.D | IINF-05/A - Sistemi di elaborazione delle informazioni |
| Descrizione sintetica in italiano | Il programma di ricerca approfondisce metodologie avanzate per l’analisi e la generazione di immagini tramite deep learning. L’obiettivo è esplorare tecniche capaci di gestire dati multimodali integrando informazioni visive (2D e 3D) con metadati testuali o tabellari. Questa integrazione supporta compiti complessi come modellazione predittiva, rilevamento di anomalie e generazione di dati sintetici. I modelli sviluppati dovranno sfruttare efficacemente i metadati per condizionare i risultati dell’analisi delle immagini. Attraverso informazioni condizionali sarà possibile migliorare qualità e pertinenza dei dati sintetici, aumentare accuratezza e robustezza nel rilevamento di anomalie e ottimizzare la predizione di outcome. La ricerca mira ad avanzare la comprensione di come architetture multimodali possano integrare dati eterogenei per processi decisionali più adattivi ed efficienti in applicazioni di visione computazionale e analisi dei dati. |
| Descrizione sintetica in inglese | The research program investigates advanced methodologies for image analysis and image generation based on deep learning. The aim is to study techniques for handling multimodal data by integrating visual information (2D and 3D) with textual or tabular metadata. This integration supports tasks such as predictive modeling, anomaly detection, and synthetic data generation. The models developed are expected to exploit metadata to guide and condition image analysis outputs. By leveraging metadata-driven conditioning, models are expected to improve the quality and relevance of synthetic data, strengthen accuracy and robustness in anomaly detection, and enhance outcome prediction in analytical scenarios. The research aims to advance understanding of how multimodal deep learning architectures can combine heterogeneous data sources to enable more adaptive, interpretable, and efficient decision-making across diverse applications in computer vision and data analysis. |
| Data del bando | 19/12/2025 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotto l'incarico |
EUROPE |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.polimi.it/en/bandi-incarichidiricerca |
| Destinatari dell'incarico di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Prova orale volta ad accertare l’attitudine e l’idoneità allo svolgimento dell’attività di ricerca oggetto dell'incarico, nonché a valutare la conoscenza della lingua inglese e/o altre lingue rilevanti per le attività di ricerca da svolgere (fino a punti 50) |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Attinenza e rilevanza delle pubblicazioni, delle tesi e di altri prodotti scientifici allegati, con il programma di ricerca oggetto dell’incarico (fino a punti 10) |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Attinenza e rilevanza delle attività di ricerca precedentemente svolte, nonché delle eventuali esperienze lavorative, in relazione alle attività di ricerca oggetto dell'incarico (fino a punti 20) |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Rilevanza e congruenza del percorso di studi con il programma di ricerca oggetto dell’incarico (fino a punti 20) |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Oral test aimed at ascertaining candidates’ aptitude and suitability to carry out the research activity covered by the Fellowship, as well as at assessing their knowledge of English and/or other languages relevant to the research activities to be performed (up to 50 points) |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Relevance and pertinence of the publications, theses and scientific products attached to the research programme covered by the Fellowship (up to 10 points) |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Relevance and pertinence of previous research activities and work experience, if any, in relation to the research activity covered by the Fellowship (up to 20 points) |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Relevance and pertinence of their study programme to the research programme covered by the Fellowship (up to 20 points) |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Per partecipare alla selezione, si prega di leggere il bando disponibile sul sito web: https://www.polimi.it/bandi-incarichidiricerca |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | In order to participate in the selection, please read the call ("bando") available at the following website: https://www.polimi.it/en/bandi-incarichidiricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | Politecnico di Milano |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Milan |
| Sito web | https://www.polimi.it/ |
| incarichidiricerca@polimi.it |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 02/02/2026 - alle ore 12:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://aunicalogin.polimi.it/aunicalogin/getservizio.xml?id_servizio=1079 |