Sono aperte le iscrizioni al 38° ciclo del Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale, il progetto voluto dal Ministero dell’Università e della Ricerca che ha previsto l’istituzione di 5 programmi di dottorato nazionali su altrettante aree di specializzazione, con una base comune focalizzata sugli aspetti fondazionali dell’AI.
Il dottorato nazionale in Intelligenza Artificiale (PhD-AI.it) è un’iniziativa nazionale che mira a superare la frammentazione esistente nella ricerca in Intelligenza Artificiale mediante l’istituzione di programmi di dottorato a livello nazionale, tali da competere con le più prestigiose iniziative europee ed internazionali.
Il progetto prevede l’istituzione di 5 programmi di dottorato nazionali su altrettante aree di specializzazione, con una base comune focalizzata sugli aspetti fondazionali dell’AI. Le aree di specializzazione sono:
- Salute e Scienze della vita (Università capofila: Università Campus Bio-Medico di Roma)
- Industria 4.0 (Università capofila: Politecnico di Torino)
- Sicurezza e Cybersecurity (Università capofila: Sapienza Università di Roma)
- Agricoltura (agrifood) e Ambiente (Università capofila: Università degli Studi di Napoli Federico II)
- Società (Università capofila: Università di Pisa)
L’università di Trento partecipa tramite il Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione (DISI) nell’area di specializzazione AI e Società. L’Ateneo ha ottenuto il cofinanziamento di cinque borse tematiche su due cicli (tre per il XXXVII e due per il XXXVIII), il massimo cofinanziamento possibile nell’ambito del dottorato nazionale in Intelligenza Artificiale.
Le borse di studio cofinanziate per l’a.a. 2022/2023 riguardano 2 specifici temi:
- Tuning of music information retrieval models via evolutionary computing techniques
The PhD will focus on the application of evolutionary computing methods for the optimization of machine learning models in different music information retrieval tasks. The successful candidate will design, implement and evaluate advanced techniques merging the domains of music information retrieval and evolutionary computation, in areas such as classification of genres, emotions, audio effects, and type of instrument in large datasets of musical signals. Both offline and real-time scenarios will be investigated.
Referente prof. Luca Turchet (luca.turchet@unitn.it)
- Towards hybrid human-machine learning and decision making
The project will focus on the development of hybrid strategies combining human decision-makers and machine learning algorithms to improve the performance of the joint human-machine system.
This challenging goal requires an interdisciplinary perspective, combining aspects of explainable AI, interactive machine learning, human-computer interaction, human decision-making and cognitive science. A relevant case study will be the development of hybrid strategies for effective public policy making.
Referente prof. Andrea Passerini (andrea.passerini@unitn.it)
Le iscrizioni sono aperte fino all’8 agosto ore 13. Per iscriversi è necessario fare domanda online collegandosi al sito dell’Università di Pisa, sede amministrativa del dottorato.
Per maggiori informazioni sulle borse cofinanziate dal DISI si invitano i candidati e le candidate a contattare i relativi referenti.
Per maggiori informazioni sul bando di concorso e l’area AI e Società si prega di consultare il sito del Dipartimento alla pagina dedicata al Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale.
