Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Studio della doppia transizione con il machine learning e il deep learning |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Toward Twin-Transition: Mathematical models for Smart Grid |
| Campo principale della ricerca | Computer science |
| Sottocampo della ricerca | Informatics |
| Area CUN | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto prevede la modellazione matematica di dati economici ed energetici utilizzando tecniche innovative nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Verranno studiate e utilizzate tecniche di ottimizzazione per aumentare le prestazioni dei sistemi attuali nell'ambito della doppia transizione. Nuove formulazioni matematiche dei compiti rilevanti saranno modellate con relative soluzioni di ottimizzazione. |
| Descrizione sintetica in inglese | The project involves mathematical modeling of economic and energy data using innovative techniques in the field of Artificial Intelligence. Optimization techniques will be investigated and used to increase the performance of current systems within the twintransition. New mathematical formulations of the relevant tasks will be modeled with related optimization solutions. |
| Data del bando | 20/12/2023 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://dirpersonale.unica.it/concorsi/index.php?page=assegni |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università di Cagliari |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Cagliari |
| Sito web | http://www.unica.it |
| diego.reforgiato@unica.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 19/01/2024 |
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| Come candidarsi | Other |