Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Procedura di reclutamento n. 1 Ricercatore a tempo determinato durata 36 mesi regime di impegno a tempo pieno ai sensi art. 24 c.3 lett. a) L. 240/2010 nel testo vigente al 29/6/2022 Dip. Ingegneria Elettrica e dell’Informazione: RUTDa.DEI.24.02
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Procedura di reclutamento n. 1 Ricercatore a tempo determinato durata 36 mesi regime di impegno a tempo pieno ai sensi art. 24 c.3 lett. a) L. 240/2010 nel testo vigente al 29/6/2022 Dip. Ingegneria Elettrica e dell’Informazione: RUTDa.DEI.24.02
Descrizione sintetica in italiano	Modelli e tecniche di ottimizzazione basati sull’Intelligenza artificiale per il traffico di veicoli connessi e autonomi.Il tema di ricerca è nell’ambito delle attività del progetto PNRR del centro nazionale sulla Mobilità Sostenibile (MOST) e, in particolare, nella attività dello Spoke 7 (CCAM & Smart Infrastructures) e dello Spoke 8 MAAS & Innovative Services.L’attività di ricerca sarà nell’ambito della ricerca dell’Automatica (IINF-04/A). In particolare essa mirerà a studiare e progettare modelli innovativi (anche ad eventi discreti) che facciano uso delle moderne tecnologie di Intelligenza artificiale (come il Deep reinforcement learning) per il controllo dei veicoli autonomi integrati nella mobilità urbana.In particolare, il progetto IN2CCAM è focalizzato sull’integrazione della mobilità autonoma nel traffico urbano e per tale scopo si intende sviluppare modelli di ottimizzazione dei percorsi basati sull’intelligenza artificiale.
Descrizione sintetica in inglese	Models and optimization techniques based on Artificial Intelligence for the traffic of connected and autonomous vehicles.The research topic is within the activities of the PNRR project of the national center on Sustainable Mobility (MOST) and, in particular, in the activities of Spoke 7 (CCAM & Smart Infrastructures) and Spoke 8 MAAS & Innovative Services. The research activity will be within the scope of Automatica research (IINF-04/A). In particular, it will aim to study and design innovative models (including discrete events) that make use of modern artificial intelligence technologies (such as Deep reinforcement learning) for the control of autonomous vehicles integrated into urban mobility.In particular, the IN2CCAM project is focused on the integration of autonomous mobility in urban traffic and for this purpose it intends to develop route optimization models based on artificial intelligence
Numero posti	1
Settore Concorsuale	09/G1 - AUTOMATICA
S.S.D	ING-INF/04 - AUTOMATICA
Destinatari del bando (of target group)	Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate)
Data del bando	21/05/2024

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Other
Tempo	Other
Organizzazione/Ente	Politecnico di Bari
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	Bari

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	Politecnico di Bari
Tipo	Academic
Facoltà/Dipartimento/Laboratorio di ricerca	Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione - Bari
Paese	ITALY
Città	Bari
E-mail	michele.dellolio@poliba.it
E-mail	federico.casucci@poliba.it
E-mail	giuseppe.giancaspro@poliba.it
E-mail	monica.dammacco@poliba.it
E-mail	anna.vasylchenko@poliba.it
Sito web	http://www.poliba.it

 

Dettagli per la candidatura

Data prevedibile per l'assunzione	31/10/2024
Data di scadenza del bando	08/07/2024 - alle ore 00:00
Come candidarsi	Other

 

Titoli di studio richiesti