Torna ai risultati della ricercaBando per incarichi post doc
| Titolo del progetto in italiano | Remote Sensing e Intelligenza Artificiale per il monitoraggio ambientale e lo sviluppo di Digital Twin territoriali |
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| Titolo del progetto in inglese | Remote Sensing and Artificial Intelligence for Environmental Monitoring and the Development of Territorial Digital Twins |
| G.S.D. | 02/PHYS-06 - FISICA PER LE SCIENZE DELLA VITA, L'AMBIENTE E I BENI CULTURALI, DIDATTICA E STORIA DELLA FISICA |
| S.S.D | PHYS-06/A - Fisica per le scienze della vita, l'ambiente e i beni culturali |
| Descrizione sintetica in italiano | L’attività di ricerca nell’ambito del progetto ECHO-TWIN riguarderà l’analisi di dati satellitari multisensore e multi-temporali per il monitoraggio e la previsione di rischi ambientali di diversa natura, quali frane, alluvioni, eruzioni vulcaniche e altri eventi naturali estremi. Saranno sviluppati modelli AI o edge AI basati (anche) su approcci di Machine Learning Physics-Informed, capaci di integrare osservazioni satellitari, dati ausiliari e conoscenza fisica dei processi ambientali, con l’obiettivo di abilitare elaborazioni distribuite, efficienti e a bassa latenza. I risultati contribuiranno alla realizzazione di componenti intelligenti per il digital twin di ECHO-TWIN, a supporto di monitoraggio quasi realtime, previsione, early warning e gestione del rischio ambientale. |
| Descrizione sintetica in inglese | Research activities within the ECHO-TWIN project will focus on the analysis of multi-sensor and multi-temporal satellite data to monitor and forecast various types of environmental risks, such as landslides, floods, volcanic eruptions, and other extreme natural events. AI or edge AI models—incorporating physics-informed machine learning approaches—will be developed to integrate satellite observations, auxiliary data, and physical knowledge of environmental processes, aiming to enable efficient, low-latency distributed processing. The results will contribute to the creation of intelligent components for the ECHO-TWIN digital twin, supporting near-real-time monitoring, forecasting, early warning systems, and environmental risk management. |
| Data del bando | 28/09/2026 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotto l'incarico |
Italy OTHER |
| Paesi di residenza dei candidati |
Italy EUROPE OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
Italy OTHER EUROPE |
| Sito web del bando | https://reclutamento.ict.uniba.it/incarichi-post-doc/concorsi/2026-ip.22 |
| Destinatari dell'incarico post doc (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | MUR |
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| Tipologia dell'Ente | Other |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Roma |
| Sito web | https://www.mur.gov.it/it |
| nicola.amoroso@uniba.it |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 13/10/2026 - alle ore 23:55 |
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| Come candidarsi | Other |