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Bando di concorso 40° ciclo
Admission to Ph.D. programme, 40th cycle

INFORMATICA E AUTOMAZIONE



Tipologia di procedura selezionata: PROCEDURA UNICA

Descrizione del dottorato
description

descrizione:Il corso di dottorato ha come obiettivo principale per lo studente l’acquisizione di una professionalità di elevatissimo livello e di una corretta metodologia per la ricerca scientifica nelle aree dell’informatica e dell’automazione. Il corso di dottorato fornirà allo studente la capacità di astrarre, modellare e generalizzare problemi complessi derivanti da settori applicativi di interesse per l’informatica e l’automazione; di utilizzare metodologie algoritmiche, matematiche e tecnologiche per progettare soluzioni per i problemi affrontati; di implementare le soluzioni proposte e verificarne l’efficacia e l’efficienza in maniera analitica o sperimentale, paragonando la validità delle proprie soluzioni con quella di altre soluzioni presenti allo stato dell’arte; di sintetizzare la propria ricerca attraverso la scrittura di articoli scientifici e la loro pubblicazione, ed attraverso la presentazione dei propri risultati a conferenze nazionali ed internazionali. In parallelo allo sviluppo di competenze profonde in uno specifico settore di ricerca, il corso di dottorato ha come obiettivo lo sviluppo di competenze trasversali trasferibili anche al mondo del lavoro, affinché il dottorando consegua, in aggiunta a una buona maturità e autonomia nell’attività di ricerca, una preparazione ampia, rigorosa e scientificamente approfondita. Tali competenze costituiranno un punto di forza del dottorando, non solo in campo accademico ma anche in campo industriale. Verrà inoltre messa a disposizione e supportata la possibilità per lo studente di acquisire le prime esperienze didattiche, consistenti nell’assistenza a professori e studenti dei Corsi di Laurea durante esercitazioni ed esami, e nell’aiuto agli studenti dei Corsi di Laurea nello studio individuale. Le attività didattiche degli studenti del Corso di Dottorato non saranno obbligatorie.
title:Computer Science and Automation
description:The PhD program aims to provide students with a solid competence and with a correct methodology for performing scientific research in Computer Science and Automation. The PhD students will acquire ability to abstract, model, and generalize complex problems arising from application areas of interest in computer science and automation; to use algorithmic, mathematical, and technological methodologies to design solutions for the problems addressed; to implement the proposed solutions and verify their effectiveness and efficiency analytically or experimentally, comparing the validity of one's solutions with that of other solutions present in the state of the art; and to synthesize one's research through the writing of scientific papers and their publication, and through the presentation of one's results at national and international conferences. The doctoral course aims to develop transversal skills that are also transferable to the world of work, so that the Ph.D. student achieves, in addition to a good maturity and autonomy in research activity, a broad, rigorous scientific preparation. Earning a doctorate in Computer Science and Automation, in addition to being a natural first step for those who want to pursue a university career, provides a qualification that is highly expendable in companies where high methodological and technological skills are required. Job placement opportunities are greatly increased after the Ph.D. in Computer Science and Automation, thanks in part to the multidisciplinary nature of the course, which often involves research activities hinged on applied research projects and in many cases carried out in collaboration with companies or other research organizations. The possibility for the student to acquire the first teaching experiences will also be made available and supported, consisting of assistance to professors and students of the Degree Courses during exercises and exams, and in helping the students of the Bachelor and Master Degree courses in individual study. The teaching activities of the students of the PhD Course will not be compulsory.


Procedure attivate procedures

PROCEDURA STANDARDSI (OBBLIGATORIA) - standard procedure
PROCEDURA RISERVATA PER STRANIERI standard procedureNO

Tematiche definite per il dottorato

- Explainability for data-centric AI
Le moderne tecniche di Intelligenza Artificiale, in particolare quelle che fanno uso di reti neurali profonde (Deep Learning) hanno bisogno di una grande quantità di dati di addestramento. Purtroppo, in molti domini applicativi i dati di addestramento sono limitati. Una soluzione efficace per ovviare alla scarsità di dati consiste nell’applicare tecniche di Data Augmentation, che consentono nel creare nuovi dati a partire dai (pochi) campioni a disposizione. Sebbene molto utilizzata, questa soluzione viene applicata in maniera artigianale. L’obiettivo della ricerca è quello di definire un framework di riferimento per ingegnerizzare le tecniche di Data Augmentation. La soluzione che si intende esplorare è quella di coniugare tecniche di Data Provenance e di Explainable AI (xAI). L’idea è quella di documentare con tecniche di Data Provenance le procedure di generazione di dati di training, e di usare soluzioni di xAI per individuare i dati di training critici. In questo modo sarà quindi possibile valutare la strategia di Data Augmentation che li ha generati.
- Explainability for data-centric AI
Modern Artificial Intelligence techniques, in particular those that make use of deep neural networks (Deep Learning), need a large amount of training data. Unfortunately, in many application domains training data is limited. An effective solution to overcome data scarcity is to apply Data Augmentation techniques, which allow you to create new data starting from the (few) samples available. Although widely used, this solution is applied in anon-sistematic manner. The objective of the research is to define a reference framework for engineering Data Augmentation techniques. The solution we intend to explore is to combine Data Provenance and Explainable AI (xAI) techniques. The idea is to document the training data generation procedures with Data Provenance techniques, and to use xAI solutions to identify critical training data. In this way it will therefore be possible to evaluate the Data Augmentation strategy that generated them.

- Metodi di navigazione e controllo per sistemi di trasporto autonomi nella logistica
Attualmente, l’Europa considera tra le proprie priorità di intervento la trasformazione dei trasporti (passeggeri e merci) da sistemi “supply-based” a sistemi sicuri, resilienti e sostenibili che offrano un servizio basato sulla domanda di trasporto. La ricerca e l’innovazione possono fornire un contributo sostanziale al raggiungimento di questo obiettivo, sviluppando soluzioni tecniche e tecnologiche avanzate per la realizzazione di sistemi di trasporto connessi e intelligenti. In questo contesto, il presente progetto di ricerca mira a definire metodi innovativi di navigazione e controllo per sistemi autonomi nell’ambito della logistica. L’obiettivo generale è la definizione di tecniche di navigazione e controllo per la realizzazione di sistemi di trasporto merci multimodali connessi, cooperativi e automatizzati. Nella gestione del trasporto merci, le tecniche che si andranno a sviluppare dovranno assicurare sia la riduzione della congestione del traffico, del consumo di energia e delle emissioni dei veicoli, sia l’aumento dell’efficienza e della produttività delle operazioni di trasporto. In particolare, la ricerca si concentrerà su sistemi di trasporto multimodali che prevedono l’utilizzo combinato di mezzi di trasporto terrestri (e.g., autotrasporti, mezzi ferroviari) e di mezzi di trasporto aereo (Unmanned Aerial Vehicles) per la movimentazione di merci nella catena logistica. Per quanto riguarda l’automazione di tali sistemi, si investigheranno le problematiche di controllo relative a pianificazione e inseguimento di traiettoria, assicurando il coordinamento tra i sistemi di trasporto coinvolti e assumendo un ambiente di lavoro dinamico, in cui può essere necessario l’aggiornamento online delle missioni dei mezzi sulla base, ad esempio, delle condizioni di traffico, ambientali, di variabilità della domanda di trasporto, ecc. Per quanto riguarda i problemi di posizionamento, questi verranno investigati considerando sistemi multisensoriali (ossia, sistemi satellitari, inerziali, sistemi di visione, ecc.) e algoritmi avanzati di data-fusion. Il contesto di lavoro, infatti, è di tipo misto indoor-outdoor e non consente il solo utilizzo di sistemi satellitari GNSS, che pure rimangono fondamentali in ambienti aperti. Gli ambienti indoor pongono ulteriori sfide riguardanti i vincoli imposti da ostacoli fissi e/o mobili. Il problema della navigazione verrà pertanto affrontato usando in maniera sinergica algoritmi di controllo e di posizionamento che permetteranno di garantire i requisiti di integrità necessari alla sicurezza (safety) dei sistemi di trasporto e dell’ambiente circostante. Il progetto prevede l’implementazione delle tecniche di navigazione e controllo su sistemi reali definiti in ambiente di simulazione per valutarne la validità e l’efficacia. Verranno inoltre individuati opportuni indicatori di valutazione delle prestazioni per quantificare l’efficienza delle soluzioni proposte. Il Consorzio Radiolabs metterà a disposizione l’esperienza decennale maturata nella progettazione di sistemi di posizionamento ad alta integrità per il trasporto. Inoltre, la collaborazione con il Consorzio Radiolabs permetterà di implementare le tecniche sviluppate in contesti applicativi. In particolare, verranno condotte campagne di sperimentazione sul campo all’interno di progetti europei con partner internazionali. Il progetto di ricerca prevede inoltre che il candidato svolga un periodo di ricerca all’estero presso riconosciuti istituti di ricerca.
- Navigation and control methods for autonomous transportation systems in logistics
Currently, European Union considers as one of its priorities the transformation of transport (both passengers and goods) from "supply-based" systems to safe/secure, resilient and sustainable systems offering services based on transport demand. Research and innovation can make a significant contribution to achieving this goal by developing advanced technical and technological solutions for the implementation of networked and intelligent transport systems. In this framework, the present research project aims at defining innovative navigation and control methods for autonomous systems in the logistic sector. The general objective is to develop navigation and control techniques for building networked, cooperative, and automated multimodal freight transport systems. In the area of freight transport management, the techniques to be developed must ensure, on the one hand, the reduction of traffic congestion, energy consumption, and vehicle emissions, and, on the other hand, the increase of efficiency and productivity of transport operations. In particular, the research will focus on multimodal transportation systems that include the combined use of land (e.g., trucks, rail vehicles) and air (unmanned aerial vehicles) transportation means for the movement of goods in the logistic chain. For the automation of such systems, the control issues related to planning and trajectory tracking will be investigated, ensuring coordination between the transportation systems involved and assuming a dynamic working environment. In this context, it may be necessary to update the missions of the vehicles online based on, for example, traffic conditions, environmental conditions, variations in transport demand, etc. Concerning positioning problems, they will be studied considering multi-sensor systems (i.e. satellite systems, inertial systems, vision systems, etc.) and advanced data fusion algorithms, both in simulated and real scenarios. The working context is indeed a mixed indoor/outdoor type and does not allow the sole use of GNSS satellite systems, which remain fundamental in open environments. Indoor environments pose additional challenges in terms of constraints imposed by fixed and/or mobile obstacles. Therefore, the navigation problem will be tackled using control and positioning algorithms in synergy to guarantee the integrity requirements necessary for the safety of the transportation systems and the surrounding environment. The project requires the implementation of navigation and control techniques on real systems defined in a simulation environment to evaluate their validity and effectiveness. Appropriate performance evaluation indicators will also be identified to quantify the efficiency of the proposed solutions. Radiolabs Consortium will provide decades of experience in the design of high-integrity positioning systems for transportation. In addition, collaboration with Radiolabs will enable implementation of the techniques developed in application contexts. In particular, field-testing campaigns will be conducted within European projects with international partners. The research project also requires the candidate to carry out a research period abroad at recognized research institutions.


Procedura concorsuale

Valutazione titoli Sarà valutata tutta la documentazione obbligatoria e facoltativa presentata dal candidato. Sono richiesti almeno 18 punti su 30 per essere ammessi alla prova orale.
All mandatory and optional documentation submitted by the candidate will be evaluated. At least 18 points out of 30 are required to be admitted to the oral test.
Prova orale Il colloquio sarà finalizzato alla verifica dell'attitudine alla ricerca, della disponibilità a svolgere esperienze all'estero e degli interessi scientifici del candidato. Sarà richiesto al candidato di illustrare la proposta di ricerca presentata unitamente alla domanda di partecipazione e avrà luogo in italiano o, su richiesta dello stesso, in inglese. Comunque, il colloquio dovrà accertare la conoscenza della lingua inglese.
The interview will be aimed at verifying the aptitude for research and the availability to carry out experiences abroad and the candidate's scientific interests. The candidate will be asked to illustrate the research proposal presented together with the application for participation and will have place in Italian or, upon request, in English. However, the interview will have to ascertain knowledge of the English language.

Recapiti e ulteriori informazioni (validi per il dottorato e per tutti gli eventuali curricola)

Informazioni e recapiti Web: https://ingegneriacivileinformaticatecnologieaeronautiche.uniroma3.it/ricerca/dottorati-di-ricerca/dottorato-di-ricerca-in-informatica-e-automazione/ Mail: ricerca.icita@uniroma3.it Phone: +39 0657333481 PhD Coordinator: Fabrizio Frati, email: fabrizio.frati@uniroma3.it
Eventuali ulteriori informazioni

Curriculum studiorum

data e voto di laurea (obbligatorio)
elenco degli esami sostenuti per la laurea MAGISTRALE e relative votazioni (obbligatorio)
elenco cronologico di Borse di studio, Assegni di ricerca (et similia) percepiti
Diplomi/certificati di conoscenza lingue estere
Diplomi/attestati di partecipazione di corsi universitari post-lauream
Attestati di partecipazione a gruppi di ricerca
Attestati di partecipazione a stage
Altri riconoscimenti (p. es.: premiazione in concorsi, seconda laurea)

Ulteriore documentazione richiesta ai candidati

abstract tesi di laurea Obbligatorio
progetto di ricerca Obbligatorio
prima lettera di presentazione (a cura di un docente) Obbligatorio
seconda lettera di presentazione (a cura di un docente) Non obbligatorio
elenco delle pubblicazioni Non obbligatorio
lettera di motivazione (a cura del candidato) Obbligatorio
pubblicazioni (un pdf per ciascuna) Non obbligatorio
tesi di laurea (completa) - i candidati LAUREANDI dovranno caricare almeno una bozza della tesi completa Obbligatorio

Competenza linguistica richiesta ai candidati

Il candidato dovrà obbligatoriamente conoscere le seguenti lingue:
INGLESE


Roma, 6 giugno 2024



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