Common use of Programma di Ricerca Clause in Contracts

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica per l'integrazione di fabbricazione digitale e intelligenza artificiale. Sviluppo di soluzioni sostenibili per la realizzazione di architetture e processi fabbricativi. Il programma di ricerca prevede lo sviluppo di soluzioni innovative basate su processi di machine learning orientate alla fabbricazione digitale, che affrontino le sfide di sostenibilità di progetto, processo e prodotto in un contesto di Industria 5.0. Attività di ricerca e sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo di tecnologie a supporto di nuovi sistemi di costruzione; Sviluppare algoritmi e processi di ML per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protetta, firmare NDA.

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica per l'integrazione Rilevamento di fabbricazione digitale e intelligenza artificiale. guasti in Deep Neural Networks Sviluppo di soluzioni sostenibili algoritmi per il rilevamento di guasti in reti convoluzionali per la realizzazione di architetture e processi fabbricativi. Il programma Computer Vision Lattività di ricerca prevede riguarda lo sviluppo di soluzioni innovative basate su processi tecniche non invasive e a basso costo computazionale per il rilevamento di machine learning orientate alla fabbricazione digitaleguasti che interessano Deep Neural Networks (DNNs) in applicazioni di Computer Vision. In particolare, lassegnista si occuperà di: Studiare la letteratura riguardante la modellizzazione di guasti hardware che affrontino le sfide interessano08:00 reti neurali profonde. Progettare procedure software di sostenibilità iniezione di progetto, processo e prodotto guasti in reti pre-addestrate per analizzare limpatto dei guasti sulloutput della rete. Studiare la letteratura riguardante tecniche di rilevamento di guasti. Sviluppare un algoritmo di rilevamento di guasti in reti neurali che non richieda la replicazione della pipeline di processamento dellinput. La prima fase del progetto di ricerca consiste in un contesto approfondito studio della letteratura per identificare: Modelli di Industria 5.0guasto tipicamente usati per architetture profonde. Attività Soluzioni esistenti caratterizzate da basso costo computazionale, da usare come riferimento da superare. Nella seconda fase verrà sviluppato un algoritmo per il rilevamento di guasti che sia accurato e computazionalmente poco impattante. In particolare, lalgoritmo dovrà ottenere un basso livello di falsi positivi, cosa cruciale in scenari reali. Per garantire unaccurata validazione sperimentale, verranno utilizzate una simulazione software ed una campagna di iniezione di guasti da sviluppare nel corso della ricerca, le quali forniranno un ampio numero di dati per laddestramento ed il testing dellalgoritmo proposto. Xxxxxxxxxxx sarà inserito nel gruppo di ricerca e collaborerà allo studio della letteratura, allo sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca nuovi algoritmi e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni alla loro ottimizzazione. Allassegnista si occuperà delle analisi sperimentali per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricerca, la progettazione e quanto riguarda lo sviluppo di tecnologie a supporto codici prototipali per testare i diversi algoritmi. Lei/lui saranno anche coinvolti nella stesura di nuovi sistemi di costruzione; Sviluppare algoritmi e processi di ML articoli scientifici per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protetta, firmare NDAconferenze o riviste internazionali.

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica Ingegnerizzazione di sistemi basati su Machine Learning e IoT PRIN 2020/EMELIOT/ ID 2020W3A5FY - CUP D53C20000070001 L'obiettivo del programma è condurre ricerche e sviluppare prototipi software per supportare i moderni sistemi software, che iniziano da dispositivi IoT e mobili, evolvono attraverso nodi edge e fog e spesso coinvolgono elementi basati su cloud. L'obiettivo è concepire architetture adeguate che uniscano le diverse componenti del continuum, gestiscano le stesse e le relative risorse in modo dinamico e inizino ad affrontare la sicurezza e la privacy in fase di progettazione, magari attraverso tecnologie di isolamento delle applicazioni, come Intel SGX. Il programma si concentrerà anche sui sistemi ML-intensive e sulla portabilità del modello ML. L'assegnista sarà inserito in un gruppo di lavoro multidisciplinare e si occuperà di studiare, progettare e realizzare architetture software avanzate per sistemi complessi operanti nel continuo (da dispositivi IoT a componenti cloud). Nello specifico, l'assegnista si occuperà di studiare soluzioni innovative per l'integrazione di fabbricazione digitale e intelligenza artificiale. Sviluppo di soluzioni sostenibili componenti nel continuo, per la realizzazione di architetture sistemi di federated machine learning e processi fabbricativiper la gestione della sicurezza/privatezza delle informazioni scambiate. Il programma L'assegnista sarà anche responsabile della sperimentazione delle soluzioni proposte attraverso prove in laboratorio dei sistemi realizzati. L'assegnista dovrà svolgere attività di ricerca prevede lo nell'ambito dello sviluppo architetture software complesse ed eterogenee per il computing continuum. Nello specifico, si dovrà occupare di pensare a soluzioni innovative basate su processi di machine learning orientate alla fabbricazione digitale, che affrontino le sfide di sostenibilità di progetto, processo e prodotto in un contesto di Industria 5.0. Attività di ricerca e sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricercaprogettazione, la progettazione realizzazione, il deployement e lo sviluppo la gestione a runtime di tecnologie sistemi IoT e fortemente centrati su Machine Learning. Dovrà anche pensare a supporto come gestire la fase di nuovi sistemi collaudo delle soluzioni realizzate e la loro valutazione empirica. L'assegnista sarà anche responsabile di costruzione; Sviluppare algoritmi gestire la pubblicazione e processi di ML per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up presentazione dei risultati ottenuti su riviste e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protetta, firmare NDAa congressi internazionali.

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica Analisi numerica e sperimentale di sistemi innovativi a idrogeno Studio di sistemi per l'integrazione accumulo e utilizzo dellidrogeno in applicazioni distribuite e residenziali Lattività di fabbricazione digitale ricerca ha lo scopo di studiare sistemi innovativi a idrogeno, con riferimento in particolare allaccumulo e intelligenza artificialeallutilizzo dellidrogeno per applicazioni distribuite e residenziali, in cui l'idrogeno sia vettore energetico per conversione in elettricità e/o calore, considerando soluzioni integrate e opportunità di accumulo. Sviluppo Lo scopo primario è ottenere una descrizione e caratterizzazione dei processi, tramite calcolo numerico e misure sperimentali. Si procederà al test delle soluzioni più promettenti per analizzarne le prestazioni operative. La ricerca si colloca allinterno delle attività finanziate dal PNRR PE2 NEST Spoke 4 "Clean hydrogen and final uses" La ricerca prevede attività di carattere sia numerico sia sperimentale. Il lavoro prevede la definizione di modelli di calcolo e la loro applicazione, considerando laccumulo e luso finale di idrogeno, in usi sia elettrochimici sia termomeccanici. Per le soluzioni sostenibili identificate come promettenti, si valuterò lo sviluppo prototipale e il test sperimentale delle prestazioni. Il candidato dovrà sviluppare modelli per la simulazione di sistemi innovativi di conversione dellidrogeno, in particolare per quanto riguarda le fasi di accumulo e uso finale, considerando lintegrazione di componenti già esistenti (es. elettrolizzatori, bruciatori, fuel cells, compressori, reattori catalici, ) in unottica multi- energy. Il candidato utilizzerà software commerciali quali Aspen Plus e codici proprietari (VBA, Matlab). Il candidato selezionerà le opzioni promettenti e valuterà la realizzazione di architetture e processi fabbricativi. Il programma prototipi al fine di ricerca prevede lo sviluppo di soluzioni innovative basate su processi di machine learning orientate alla fabbricazione digitale, che affrontino verificarne le sfide di sostenibilità di progetto, processo e prodotto in un contesto di Industria 5.0. Attività di ricerca e sviluppo da condurre potenzialità sperimentalmente presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo di tecnologie a supporto di nuovi sistemi di costruzione; Sviluppare algoritmi e processi di ML per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protetta, firmare NDALaboratory of Energy Conversion and Storage (LabX).

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica Studio e sviluppo di tecniche di apprendimento per l'integrazione rinforzo in ambito industriale CUPE46D17000080009 Studio e sviluppo di fabbricazione digitale e intelligenza artificiale. Sviluppo tecniche di soluzioni sostenibili apprendimento per la realizzazione di architetture e processi fabbricativi. rinforzo in ambito industriale Il programma di ricerca prevede ha come obiettivo lo sviluppo di soluzioni innovative basate su processi di machine learning orientate alla fabbricazione digitale, che affrontino le sfide di sostenibilità di progetto, processo e prodotto in un contesto di Industria 5.0. Attività di ricerca e sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricerca, la progettazione studio e lo sviluppo di tecnologie tecniche di apprendimento per rinforzo in ambito industriale. La creazione di fabbriche intelligenti richiede che le macchine/robot lungo la linea di assemblaggio siano in grado di modificare i propri parametri operativi per prevenire guasti o per ripristinare il corretto funzionamento della catena di produzione. Le tecniche di apprendimento per rinforzo sono uno strumento che può permettere di raggiungere questo obiettivo, ma richiedono di essere adattate a supporto contesti in cui l'esplorazione dei parametri di nuovi sistemi controllo non è libera in quanto soggetta a rischi. Scopo della ricerca è quindi la definizione di costruzione; Sviluppare algoritmi di apprendimento che siano efficaci, ma sicuri. I primi due mesi saranno dedicati allo studio delle tecniche di apprendimento per rinforzo attualmente disponibili e processi nei successivi quattro mesi lo studio di ML come adattarle a scenari di controllo di macchine industriali. I restanti sei mesi saranno dedicati allo sviluppo e al test delle metodologie ideate. L'assegnista dovrà identificare gli aspetti peculiari dell'applicazione di tecniche di apprendimento per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare rinforzo in problemi robotici industriali. Data la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protettacriticità dell'ambito applicativo, firmare NDAgli algoritmi proposti dovranno essere corredati da risultati teorici relative alle garanzie che è possibile determinare rispetto alle loro prestazioni. Infine, si dovrà realizzare un prototipo che dimostri l'effettiva applicabilità della soluzione proposta.

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica Il progetto di spazi e servizi per l'integrazione incentivare forme di fabbricazione digitale relazione e intelligenza artificialeinterazione Ricerca di opportunità all'interno di spazi dedicati all'innovazione e produzione di conoscenza Questa ricerca si occuperà di un posizionamento teorico attraverso la letteratura e casi studio per fornire una panoramica sull'intersezione degli elementi e variabili ambientali che sono protagonisti nel processo di previsione di nuovi e futuri scenari di innovazione e sviluppo di spazi urbani, con un particolare focus sugli spazi di produzione di conoscenza e innovazione. Sviluppo La ricerca sarà attuata attraverso una metodologia sia quantitativa che qualitativa. Grazie alle tecnologie più diffuse, sono sorte nuove possibilità di soluzioni sostenibili ricerca sul comportamento ambientale spaziale. Una ricerca di tipo qualitativo mirerà invece alla progettazione di strumenti utili a raggiungere i sopracitati obbiettivi per la realizzazione coinvolgere attivamente utenti reali nella produzione e prefigurazione di architetture e processi fabbricativinuovi scenari. Il programma avrà una durata di 12 mesi e prevede attività desk presso il Dipartimento di Design e sul campo negli eventuali contesti territoriali, nazionali o internazionali coinvolgibili. - saper governare gli strumenti e le metodologie di ricerca prevede lo sviluppo nell'ambito disciplinare di soluzioni innovative basate su processi Spatial and service design; - saper costruire una metodologia adatta agli obbiettivi preposti; - aver conoscenza degli strumenti da utilizzare nelle varie fasi investigative per la co-progettazione di machine learning orientate alla fabbricazione digitale, che affrontino le sfide spazi e servizi; - avere ottime capacità di sostenibilità interazione con gli strumenti di progetto, processo divulgazione offline e prodotto online dei risultati; - avere un'ottima conoscenza della lingua inglese e una conoscenza base di una seconda lingua (preferibilmente cinese); - essere in un contesto grado di Industria 5.0. Attività preparare ed elaborare progetti di ricerca e sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab congiunti; - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità avere esperienza sul tema di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo di tecnologie a supporto di nuovi sistemi di costruzione; Sviluppare algoritmi e processi di ML per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protetta, firmare NDAproposto.

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica per l'integrazione Manipolazione robotica di fabbricazione digitale e intelligenza artificialeoggetti flessibili Attività nell'ambito del progetto PRIN Co-MiR 2020CMEFPK CUP: D53C20000050001 La manipolazione di oggetti flessibili come i cavi è una delle attività che oggi i robot industriali hanno ancora difficoltà a eseguire. Sviluppo Numerosi sono i problemi che insorgono, legati alla percezione visiva dell'elemento deformabile, alla elevata destrezza richiesta, alla difficoltà di soluzioni sostenibili per calcolare la realizzazione quantità di architetture e processi fabbricativideformazione che può essere applicata. D'altra parte le applicazioni industriali sono rilevanti: dotare i robot di capacità di manipolazione di elementi flessibili consentirebbe di espanderne significativamente i domini applicativi. Il programma di ricerca prevede lo sviluppo di affrontare i problemi di manipolazione degli elementi deformabili monodimensionali, e in particolare dei cavi, con l'obiettivo di approdare a soluzioni innovative basate su processi scientificamente valide e trasferibili all'industria. Operando in stretto contatto con i membri del gruppo di machine learning orientate alla fabbricazione digitale, che affrontino le sfide di sostenibilità di progetto, processo e prodotto in un contesto di Industria 5.0. Attività di ricerca e sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricerca, l'assegnista sarà chiamato a sviluppare metodologie e algoritmi che contribuiscano a risolvere i problemi legati alla manipolazione dei cavi. Lo scenario da considerare prevede una manipolazione bimanuale dell'elemento flessibile (cavo) realizzata con robot a doppio braccio o con due bracci robotici separati. Dovrà anche essere studiata la progettazione configurazione in cui i due bracci siano montati su base mobile per il trasporto del cavo. L'assegnista dovrà studiare le problematiche principali legate alla manipolazione dei cavi, tra le quali la determinazione di strategie di stima dello stato dell'elemento deformabile, la pianificazione di traiettorie di moto per l'oggetto deformabile che evitino possibili ostacoli, la conseguente definizione delle traiettorie degli end effector del robot e lo sviluppo di tecnologie a supporto di nuovi sistemi di costruzione; Sviluppare algoritmi il moto ai giunti e processi di ML per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protettaalla base, firmare NDAnell'ipotesi che essa sia mobile. L'assegnista dovrà anche contribuire alla validazione sperimentale delle metodologie sviluppate.

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica Misurare l'impatto della trasformazione digitale nell'industria manifatturiera Convalida di un modello di trasformazione digitale per l'industria manifatturiera Nel 2016 la comunicazione Digitising European Industry sostiene l'adozione di tecnologie digitali nell'industria. Esistono 4 pilastri principali. Piattaforme industriali; Sviluppo delle competenze digitali; Quadro normativo e Digital Innovation Hubs. La loro sinergia in combinazione con iniziative nazionali- regionali (come Industria4.0 in Italia) consente ad ogni singola PMI, indipendentemente dalla sua dimensione, ubicazione, settore di sfruttare appieno il potenziale della Digital Transformation. Dal 2016, diversi progetti EU hanno puntato a sviluppare metodi e strumenti per permettere alle PMI di auto- posizionarsi in un Modello di Maturità Digitale e pianificare le opportune azioni per migliorare la maturità e i relativi indicatori socio-business. Il metodo POLIMI 6Ps è uno di questi Il metodo 6Ps comprende 6 dimensioni di analisi della digitalizzazione lungo un orizzonte temporale di 1-2 anni. Le prime 3 dimensioni, Product Process and Platform, affrontano le sfide degli smart products, i processi aziendali critici e l'adozione e l'integrazione delle piattaforme. Le altre 3, People Partnership e Performance, definiscono i percorsi socio-aziendali tra cui l'identificazione del gap di fabbricazione digitale competenze e intelligenza artificiale. Sviluppo i programmi di soluzioni sostenibili sviluppo delle competenze, le alleanze strategiche e le partnership nella catena del valore e i nuovi indicatori di performance per la realizzazione di architetture e processi fabbricativimisurare i benefici della Digital Transformation. Il programma di ricerca prevede lo sviluppo convalida le 6P esistenti rispetto ai bisogni e alle esigenze specifiche delle PMI, tenendo conto del settore, delle dimensioni e della posizione geografica. Il processo di soluzioni innovative basate su processi validazione delle 6Ps sarà condotto attraverso una fase di machine learning orientate autovalutazione online e una successiva intervista (a distanza o in presenza) finalizzata ad evidenziare i punti in comune e le specificità dei percorsi di Trasformazione Digitale, e a clusterizzarli in base a variabili settoriali, dimensionali e di localizzazione. Il processo di validazione sarà condotto lungo almeno 20 aziende grazie alla fabbricazione digitale, collaborazione di diversi progetti Horizon Europe e in particolare affrontando le sperimentazioni applicative previste sia nel workprogramme principale che affrontino le sfide di sostenibilità di progetto, processo e prodotto in nelle Open Call FSTP (Financial Support to Third Parties). Il risultato sarà reso disponibile attraverso un contesto di Industria 5.0. Attività di ricerca e sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la rapporto conclusivo della ricerca, la progettazione e lo sviluppo di tecnologie a supporto di nuovi sistemi di costruzione; Sviluppare algoritmi e processi di ML per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protetta, firmare NDA.

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica Coinvolgimento stakeholder nello sviluppo di piattaforma di ottimizzazione energetica per l'integrazione edifici Studio di fabbricazione digitale strategie per coinvolgere gli utenti e intelligenza artificialedefinire processi partecipativi informati Il progetto H2020 SATO (Self Assessment Towards Optimization of Building Energy) ha lobiettivo di creare una piattaforma per l'autovalutazione e lottimizzazione energetica negli edifici che integra servizi di gestione dell'energia per contribuire a ridurre i consumi, aumentare la flessibilità energetica, l'efficienza e la soddisfazione dell'utente. Sviluppo di soluzioni sostenibili Il progetto sviluppa uninterfaccia BIM per la realizzazione di architetture visualizzazione delle apparecchiature che consumano energia, dei sensori e processi fabbricatividegli attuatori. Il programma di ricerca prevede lo sviluppo il coinvolgimento di soluzioni innovative basate su processi consumatori, operatori di machine learning orientate alla fabbricazione digitalerete, che affrontino le sfide di sostenibilità di progettoricercatori, processo e prodotto in un contesto di Industria 5.0responsabili politici, industria, società civile. Attività di ricerca e sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto Il progetto prevede la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricerca, la progettazione definizione e lo sviluppo di tecnologie a supporto attività di nuovi sistemi comunicazione e divulgazione basate su una serie di costruzioneazioni strutturate per tener conto dell'eterogeneità dei soggetti coinvolti. È necessario sviluppare un processo bidirezionale in cui i feedback raccolti dai diversi stakeholder vengono utilizzati per modellare il processo di ricerca e innovazione. - approfondire la relazione tra i temi dellottimizzazione energetica, la sostenibilità ambientale, sociale e urbana e gli aspetti economici, politici, istituzionali e culturali; Sviluppare algoritmi - analizzare esperienze di partecipazione informata dei cittadini nei progetti di efficienza ed ottimizzazione energetica negli edifici, evidenziando il tipo di processo partecipativo adottato, le metodologie e processi la strumentazione scelte; - sviluppare il processo di ML coinvolgimento degli stakeholder per ottimizzare processi di fabbricazione digitaleil progetto SATO relazionandosi con i partner del progetto; Stampare 3D mock-up - trasferire i risultati in forma adatta alla comunicazione e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Leccodivulgazione scientifica; Sviluppare metodi per integrare la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni - organizzare workshop, eventi e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protetta, firmare NDAconferenze.

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica per l'integrazione di fabbricazione digitale e intelligenza artificiale. Sviluppo di soluzioni sostenibili tecniche di Apprendimento per la realizzazione Rinforzo per Industria 4.0 Sviluppo di architetture e processi fabbricativi. tecniche di Apprendimento per Rinforzo per Industria 4.0 Il programma di ricerca prevede ha come obiettivo lo sviluppo di soluzioni innovative basate su processi di machine learning orientate alla fabbricazione digitale, che affrontino le sfide di sostenibilità di progetto, processo e prodotto in un contesto di Industria 5.0. Attività di ricerca e sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricerca, la progettazione studio e lo sviluppo di tecnologie tecniche di apprendimento per rinforzo in ambito industriale. La creazione di fabbriche intelligenti richiede che le macchine/robot lungo la linea di assemblaggio siano in grado di modificare i propri parametri operativi per prevenire guasti o per ripristinare il corretto funzionamento della catena di produzione. Le tecniche di apprendimento per rinforzo sono uno strumento che può permettere di raggiungere questo obiettivo, ma richiedono di essere adattate a supporto contesti in cui l'esplorazione dei parametri di nuovi sistemi controllo non è libera in quanto soggetta a rischi. Scopo della ricerca è quindi la definizione di costruzione; Sviluppare algoritmi di apprendimento che siano efficaci, ma sicuri. I primi due mesi saranno dedicati allo studio delle tecniche di apprendimento per rinforzo attualmente disponibili e processi nei successivi quattro mesi lo studio di ML come adattarle a scenari di controllo di macchine industriali. I restanti sei mesi saranno dedicati allo sviluppo e al test delle metodologie ideate. L'assegnista dovrà identificare gli aspetti peculiari dell'applicazione di tecniche di apprendimento per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare rinforzo in problemi robotici industriali. Data la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protettacriticità dell'ambito applicativo, firmare NDAgli algoritmi proposti dovranno essere corredati da risultati teorici relative alle garanzie che è possibile determinare rispetto alle loro prestazioni. Infine, si dovrà realizzare un prototipo che dimostri l'effettiva applicabilità della soluzione proposta.

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica per l'integrazione ANALISI DATI COMPORTAMENTALI IN AMBIENTI SMART: METODI E STRUMENTI ECOSISTEMA DELL'INNOVAZIONE MUSA-MULTILAYERED URBAN SUSTAINABILITY ACTION- CUP:D43C22001410007 Il programma di fabbricazione digitale e intelligenza artificialericerca è relativo allo Spoke 6 del MUSA (Multilayered Urban Sustainable Action). Sviluppo XXXX mira a trasformare l'Area Metropolitana di soluzioni sostenibili Milano (MMA) in un ecosistema di innovazione per la realizzazione rigenerazione urbana, comprensivo di architetture tutti i livelli di intervento, da quello sociale a quello tecnologico, in grado di scalare a livello regionale e processi fabbricativinazionale e di diventare un modello a livello europeo. Spoke 6 mira a rafforzare l'inclusione sociale affrontando le disuguaglianze e sfruttando gli strumenti tecnologici e l'innovazione per il benessere individuale e sociale. Il programma di ricerca prevede lo specifico si concentra sullo sviluppo di soluzioni innovative basate su processi di machine learning orientate alla fabbricazione digitale, che affrontino le sfide di sostenibilità di progetto, processo e prodotto in un contesto di Industria 5.0. Attività strumenti di ricerca per studi empirici volti a validare l'efficacia degli strumenti tecnologici MUSA e sviluppo a raccogliere e analizzare i dati raccolti con tecniche La ricerca sarà attuata svolgendo i) attività tecnologiche volte a migliorare i meccanismi di raccolta automatica dei dati degli strumenti esistenti e da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo sviluppare creati in MUSE-Spoke 6; ii) attività di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca valutazione empirica e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate dei dati. Tutte le attività comporteranno la collaborazione con i partner accademici e industriali dello Spoke. L'assegnista dovrà progettare e realizzare il database con un dbms relazionale e progettare e realizzare il software in java o altro linguaggio a oggetti. L'assegnista dovrà anche produrre la relativa documentazione UML e testuale per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo di tecnologie a supporto di nuovi sistemi di costruzione; Sviluppare algoritmi e processi di ML per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protetta, firmare NDArendere manutenibile quanto realizzato.

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica per l'integrazione di fabbricazione digitale e intelligenza artificiale. Sviluppo di soluzioni sostenibili tecniche di Apprendimento per la realizzazione Rinforzo per Industria 4.0 Sviluppo di architetture e processi fabbricativi. tecniche di Apprendimento per Rinforzo per Industria 4.0 Il programma di ricerca prevede ha come obiettivo lo sviluppo di soluzioni innovative basate su processi di machine learning orientate alla fabbricazione digitale, che affrontino le sfide di sostenibilità di progetto, processo e prodotto in un contesto di Industria 5.0. Attività di ricerca e sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricerca, la progettazione studio e lo sviluppo di tecnologie tecniche di apprendimento per rinforzo in ambito industriale. La creazione di fabbriche intelligenti richiede che le macchine/robot lungo la linea di assemblaggio siano in grado di modificare i propri parametri operativi per prevenire guasti o per ripristinare il corretto funzionamento della catena di produzione. Le tecniche di apprendimento per rinforzo sono uno strumento che può permettere di raggiungere questo obiettivo, ma richiedono di essere adattate a supporto contesti in cui l'esplorazione dei parametri di nuovi sistemi controllo non è libera in quanto soggetta a rischi. Scopo della ricerca è quindi la definizione di costruzione; Sviluppare algoritmi di apprendimento che siano efficaci, ma sicuri. I primi due mesi saranno dedicati allo studio delle tecniche di apprendimento per rinforzo attualmente disponibili e processi nei successivi quattro mesi lo studio di ML come adattarle a scenari di controllo di macchine industriali. I restanti sei mesi saranno dedicati allo sviluppo e al test delle metodologie ideate. L'assegnista dovrà identificare gli aspetti peculiari dell'applicazione di tecniche di apprendimento per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare rinforzo in problemi robotici industriali. Data la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protettacriticità dell'ambito applicativo, firmare NDA.gli algoritmi proposti dovranno essere corredati da risultati teorici relative alle garanzie che è possibile determinare rispetto alle loro prestazioni

Programma di Ricerca. Titolo della Ricerca (e sottoprogramma di ricerca): Programmazione algoritmica Equità e resilienza delle reti di distribuzione Recupero di energia e dispositivi di regolazione per l'integrazione la sostenibilità delle reti di fabbricazione digitale distribuzione Il progetto mira all'analisi di tecnologie e intelligenza artificiale. Sviluppo metodologie per l'attuazione di soluzioni sostenibili volte a migliorare la resilienza, l'equità e in generale la sostenibilità delle reti di distribuzione idrica. Il progetto mira a identificare pratiche di gestione e tecnologie che possono supportare la distribuzione dell'acqua di fronte a una molteplicità di stress ambientali e antropogenici, suggerendo infine percorsi di sviluppo sostenibile. Il ricercatore sarà inserito nel progetto PRIN denominato "ERASMUS" (Progetti di rilevante interesse nazionale Bando 2022 Prot. 2022WLW9X8 CUP D53D23004200006). Il progetto prevede l'analisi di tecnologie e soluzioni gestionali innovative al fine di valutarne l'efficacia nell'ambito degli obiettivi del progetto. L'analisi sarà basata su modellazione, analisi numerica e analisi sperimentali. Nell'ambito del progetto ERASMUS può essere prevista anche la collaborazione con alcuni gestori di reti di distribuzione al fine di una possibile messa in campo delle soluzioni individuate. Il ricercatore dovrà analizzare il funzionamento di dispositivi idraulici, definirne le caratteristiche di funzionamento attraverso i parametri più opportuni. A tal fine si avvarrà sia di tecniche sperimentali sia numeriche. Parte del progetto prevede un'attività di modellazione delle reti di distribuzione attraverso l'utilizzo di software dedicati. Infine il ricercatore potrà essere coinvolto in attività di campo per la realizzazione di architetture messa in pratica e processi fabbricativi. Il programma di ricerca prevede lo sviluppo il monitoraggio di soluzioni innovative basate su processi di machine learning orientate alla fabbricazione digitale, che affrontino le sfide di sostenibilità di progetto, processo e prodotto in un contesto di Industria 5.0. Attività di ricerca e sviluppo da condurre presso il laboratorio Indexlab - Polo di Lecco - Politecnico di Milano sotto la supervisione di Xxxxxxxxx Xxxxxxx Guidare la ricerca e l'analisi strategica che individuerà e valuterà le soluzioni per costruire nuove capacità di ricerca e sviluppo in Indexlab; Assistere nella sperimentazione di nuove tecnologie e fornire un feedback ai team di progetto; Utilizzare tecniche di analisi avanzate per la ricerca, la progettazione e lo sviluppo di tecnologie a supporto di nuovi sistemi di costruzione; Sviluppare algoritmi e processi di ML per ottimizzare processi di fabbricazione digitale; Stampare 3D mock-up e provini con diversi materiali presso il laboratorio Indexlab di Lecco; Sviluppare metodi per integrare la realtà aumentata nei processi fabbricativi; Sviluppare presentazioni e comunicare suggerimenti in modo proattivo; In caso di PI protetta, firmare NDAinteresse.