Torna ai risultati della ricercaBando per incarichi di ricerca
| Titolo del progetto dell'incarico in italiano | 2026_IR_15_DEI – Metodi di apprendimento federato per data biomedici: Qualità dei dati |
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| Titolo del progetto ddell'incarico in inglese | 2026_IR_15_DEI – Federated Learning Methods for Biomedical Data: Data Quality |
| 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/la ricercatore/ricercatrice progetterà e implementerà metodi di federated learning per dati biomedici multimodali ed eterogenei, con specifico focus sulla valutazione della qualità dei dati e sull'addestramento di modelli consapevoli della qualità. Nell'ambito del progetto HEREDITARY (Horizon Europe RIA, grant 101137074), l'attività è riferita ai Work Package WP2 (Clinical Use Cases and Federated Networking Infrastructure) e WP3 (Multimodal Semantic Integration Platform). I task principali comprendono: (i) lo sviluppo di algoritmi di profilazione federata e stima della qualità che operino senza centralizzare dati sanitari sensibili; (ii) la progettazione di strategie di aggregazione consapevoli della qualità — quali federated averaging pesato per la qualità — che tengano conto dell'eterogeneità in completezza, accuratezza delle etichette e shift distributivo tra i siti clinici (setting non-IID)... |
| Descrizione sintetica in inglese | The researcher will design and implement federated learning methods for heterogeneous multimodal biomedical data with a specific focus on data quality assessment and quality-aware model training. Within the HEREDITARY project (Horizon Europe RIA, grant 101137074), the activity targets Work Package WP2 (Clinical Use Cases and Federated Networking Infrastructure) and WP3 (Multimodal Semantic Integration Platform). The main tasks include: (i) developing federated data profiling and quality estimation algorithms that operate without centralizing sensitive health data; (ii) designing quality-aware aggregation strategies — such as quality-weighted federated averaging — that account for heterogeneity in data completeness, label accuracy, and distributional shift across clinical sites (non-IID setting)... |
| Data del bando | 09/06/2026 |
| Paesi in cui può essere condotto l'incarico |
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| Paesi di residenza dei candidati |
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| Nazionalità dei candidati |
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| Sito web del bando | https://www.dei.unipd.it/bandi |
| Destinatari dell'incarico di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - Università degli studi di Padova |
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| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Padova |
| Sito web | https://www.dei.unipd.it/bandi |
| bandi@dei.unipd.it |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | HE |
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| Data di scadenza del bando | 16/07/2026 - alle ore 13:00 |
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| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/unipd/ |