Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Applicazioni di Artificial intelligence e machine learning a big data zootecnici per migliorare l’adattamento degli animali ai cambiamenti climatici, benessere e sostenibilità ambientale. |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Mining big-data to fit animal to climate change, improve welfare and mitigate the environmental impact of livestock productions (BIGFit). |
| Area CUN | 07 - Scienze agrarie e veterinarie |
| S.S.D | AGR/17 - ZOOTECNIA GENERALE E MIGLIORAMENTO GENETICO |
| Descrizione sintetica in italiano | La generazione di "big data" nell'agricoltura rappresenta un elemento chiave per fornire strumenti per - 53 - produrre cibo in modo "più sostenibile" e allo stesso tempo soddisfare le esigenze nutrizionali di una popolazione mondiale in crescita continua. Lo sfruttamento efficiente dei big data in zootecnia permetterà di studiare su larga scala alcune delle più scottanti questioni nelle produzioni animali come il benessere degli animali, la sostenibilità dei sistemi di produzione, l'adattamento ai cambiamenti climatici e l'uso responsabile degli antimicrobici. |
| Descrizione sintetica in inglese | The generation of "big data" in agriculture represents a key element for providing tools for producing food in a “more sustainable way” while meeting the nutritional needs of a growing world population. Exploitation of big data in the livestock industry will allow the large-scale investigation of some relevant concerns for the public, such as animal welfare, sustainability of production systems, the adaptation to climate changes, and the responsible use of antimicrobics. Big data are of massive scale in terms of volume, intensity, and complexity that exceed the capacity of standard analytic tools. Main issues in handling big data are indeed represented by their editing, storage and interpretation |
| Data del bando | 09/10/2023 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://progetti.unicatt.it/progetti-ateneo-milano-brescia-piacenza-e-cremona-assegni-di-ricerca-legge-240-2010-art-22#content |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | BANDO PRIN 2022 |
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| Tipologia dell'Ente | Other |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Piacenza |
| Sito web | https://www.unicatt.it/ |
| uff.concorsi@unicatt.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 15/11/2023 |
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| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/unicatt/ |