Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Nuove tecnologie AI per la creazione di digital twins e applicazioni ingegneristiche e biomedicali |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Novel AI-based digital twin technologies for engineering and biomedical applications |
| Area CUN | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | FIS/07 - FISICA APPLICATA (A BENI CULTURALI, AMBIENTALI, BIOLOGIA E MEDICINA) |
| Descrizione sintetica in italiano | Lo sviluppo di metodi ibridi per l'ottimizzazione e controllo in realtime richiede la combinazione di analisi multifisiche e dati sperimentali. Nel gruppo di ricerca "Multiscale modeling and Engineering Applications" finanziato dal nuovo "National Center for High Performance Computing (HPC), Big Data e Quantum Computing", questo progetto multidisciplinare si propone di sviluppare metodologie avanzate per la creazione di Digital Twin leggeri rappresentativi di problemi multiscala basati su simulazioni in pieno dettaglio basate sul CAE trasformate in modelli ridotti pronti per funzionare in architetture realtime e nell'edge computing. La compressione di grandi moli di dati generati in ambiente HPC avverrà mediante tecniche di morphing e intelligenza artificiale per distillare le informazioni. I Digital Twin multi-fisici verranno messi a punto per il controllo dinamico e per la diagnostica dei sistemi complessi presenti nell'ingegneria, nella medicina e nelle scienze |
| Descrizione sintetica in inglese | Combining physics-based and data-driven techniques, hybrid solutions for design optimization and real-time adaptive control of integrated technology solutions can be developed. Within the research group for "Multiscale modeling and Engineering Applications", funded by the newly instituted "National Center for High Performance Computing (HPC), Big Data e Quantum Computing", this cross-disciplinary project will develop advanced methods for the creation of lightweight, multi-domain and multiscale Digital Twins to be translated from high fidelity Computer Aided Engineering (CAE) simulations to ROM-compatible architectures for real-time and edge computing. Exploiting HPC result to reduce model complexity will be tackled through mesh morphing and dedicated, artificial intelligence-based knowledge distillation techniques. Multi-physics Digital Twins will also be developed for the dynamic control and diagnosis of complex systems ubiquitous in engineering, healthcare and life sciences |
| Data del bando | 01/08/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
International |
| Nazionalità dei candidati |
International |
| Sito web del bando | https://pica.cineca.it/uniroma2/f1-cn1-0004-pnrr/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 19367 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Roma Tor Vergata - Dipartimento di Biomedicina e Prevenzione |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Roma |
| Sito web | https://web.uniroma2.it/ |
| assegni.ricerca@amm.uniroma2.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 16/08/2023 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/uniroma2/ |