Two new research positions at University of Florence, DISIT Lab, Snap4City, may give the access to PHD course.
The start would be in november for 12-36 months depending on candidates. Access to PhD course can be provided depending on the candidates.
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decorrenza 1° feb: https://titulus.unifi.it/albo/viewer?view=files%2F005741496-UNFICLE-66c8ef5c-d588-457f-9a22-d601953ccd84-000.pdf
Titolo: Studio e sviluppo di soluzioni per l’ottimizzazione multi-obiettivo dei sistemi semaforici
L’assegno di ricerca, tema di questo bando, ha come obiettivo lo studio e lo sviluppo di soluzioni per l’ottimizzazione multi-obiettivo e sincronizzazione dei sistemi semaforici (tempi verde) in macro aree urbane, con particolare attenzione alla priorità per i sistemi tramviari. L’attività di ricerca si svolgerà con l’obiettivo di integrare nella piattaforma snap4city del progetto OPTIFaaS gli algoritmi sviluppati per l’ottimizzazione multi-obiettivo e sincronizzazione dei sistemi semaforici usando tecniche di AI (come reinforced learning) e confrontando con sistemi analoghi allo stato dell’arte. Lo studio prevede l’apprendimento di tecniche di intelligenza artificiale, di data analytic, modellazione dati, di IoT Device management, gestione di grandi moli di dati, programmazione event driven e stream verso cluster di processi di acquisizione, cluster di gestione dati e uso di tecniche gestione big data.
Il lavoro si svolgerà presso DISIT LAB nel contesto del progetto PNRR OPTIFaaS finanziato dal Centro Nazione Mobilità MOST con partner LUTECH spa, Università degli Studi di Napoli, DINFO-UNIFI, Politecnico di Bari.
Title: Study and development of solutions for the multi-objective optimization of traffic light systems
The research grant, the subject of this call, has as its objective the study and development of solutions for the multi-objective optimization and synchronization of traffic light systems (green times) in macro urban areas, with particular attention to the priority for tram systems. The research activity will be carried out with the aim of integrating the algorithms developed for the multi-objective optimization and synchronization of traffic light systems into the snap4city platform of the OPTIFaaS project using AI techniques (such as reinforced learning) and comparing them with similar state-of-the-art systems. The study involves learning artificial intelligence techniques, data analytics, data modeling, IoT Device management, management of large amounts of data, event-driven programming and streams towards clusters of acquisition processes, data management clusters and use of big data management techniques.
The work will be carried out at DISIT LAB in the context of the PNRR OPTIFaaS project funded by the Centro Nazione Mobilità MOST with partners LUTECH spa, University of Naples, DINFO-UNIFI, Polytechnic of Bari.
2) ------------------
decorrenza 1° dic: https://titulus.unifi.it/albo/viewer?view=files%2F005741378-UNFICLE-473f7b24-14b2-4362-b86f-325a1d624f27-000.pdf
Titolo: Studio e sviluppo di soluzioni per l’ottimizzazione del trasporto pubblico
L’assegno di ricerca, tema di questo bando, ha come obiettivo lo studio e lo sviluppo di soluzioni per l’ottimizzazione del trasposto pubblico. L’attività di ricerca si svolgerà con l’obiettivo di integrare nella piattaforma snap4city del progetto OPTIFaaS gli algoritmi sviluppati per l’analisi della domanda e offerta del trasporto pubblico usando tecniche di AI (reinforced learning) generative o ad agenti. Lo studio prevede l’apprendimento di tecniche di intelligenza artificiale, di data analytic, modellazione dati, di IoT Device management, gestione di grandi moli di dati, programmazione event driven e stream verso cluster di processi di acquisizione, cluster di gestione dati e uso di tecniche gestione big data. Il lavoro si svolgerà presso DISIT Lab nel contesto del progetto PNRR OPTIFaaS finanziato dal Centro Nazione Mobilità MOST con partner LUTECH spa, Università degli Studi di Napoli, DINFO-UNIFI, Politecnico di Bari.
Title: Study and development of solutions for the optimization of public transport
The research grant, the subject of this call, has as its objective the study and development of solutions for the optimization of public transport. The research activity will be carried out with the aim of integrating the algorithms developed for the analysis of public transport supply and demand using generative or agent-based AI (reinforced learning) techniques into the snap4city platform of the OPTIFaaS project. The study involves learning artificial intelligence techniques, data analytics, data modeling, IoT Device management, management of large amounts of data, event-driven programming and streams towards acquisition process clusters, data management clusters and use of big data management techniques. The work will be carried out at DISIT Lab in the context of the PNRR OPTIFaaS project funded by the Centro Nazione Mobilità MOST with partners LUTECH spa, University of Naples, DINFO-UNIFI, Polytechnic of Bari.
to know more please send email to snap4city@disit.org and/or to Paolo Nesi, paolo.nesi@unifi.it
paolo
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PhD grant, for 3 years at DISIT lab UNIFI on national PhD AI training course, 2024-2028, on xx cycle
ITA: Sistemi modellistici per l’analisi della mobilità in organizzazioni complesse
ENG: Modeling systems for the analysis of mobility in complex organizations
ITA: Il dottorando svilupperà modelli per l’analisi della mobilità a partire da dati eterogenei a livello nazionale. Questi dati potranno essere elaborati con tecniche di AI/XAI per derivare informazioni di origine destinazione, ma anche per la valutazione dei servizi e la loro pianificazione. La principale tematica è relativa alla valutazione della soddisfazione della domanda di mobilità (data dai dati di movimento delle persone) rispetto all’offerta (formalizzata tramite il trasporto pubblico di varia natura). I modelli di ottimizzazione saranno sviluppati tramite tecniche di generative AI. Il candidato potrà utilizzare le infrastrutture di calcolo del DISIT Lab Https://www.disit.org come https://www.Snap4City.org Le tematiche proposte sono volte ad apportare un significativo sviluppo della conoscenza matematica e informatica, negli ambiti di interesse del PNRR, in particolare in merito a grafi che modellano reti di trasporto. Lo studio degli aspetti teorici e pratici di questo tipo di strutture dati rientra nelle finalità del percorso di dottorato. Il dottorando avrà l’opportunità di lavorare con dati in possesso di FS e di sviluppare algoritmi e metodologie data driven nell’ambito della mobilità. Il progetto è pertinente con i criteri di ammissibilità e in particolare favorisce l’interdisciplinarità, l'adesione a reti internazionali e l’intersettorialità promosse dal PNRR. 6 mesi di lavoro presso Ferrovie dello Stato
ENG: The PhD student will develop models for the analysis of mobility starting from heterogeneous data at a national level. This data can be processed with AI/XAI techniques to derive source-destination information, but also for the evaluation of services and their planning. The main topic is related to the evaluation of the satisfaction of the demand for mobility (given by the movement data of people) compared to the supply (formalized through public transport of various kinds). The optimization models will be developed using generative AI techniques. The candidate will be able to use the computing infrastructures of the DISIT Lab Https://www.disit.org as well as https://www.Snap4City.org The proposed topics are aimed at bringing a significant development of mathematical and IT knowledge, in the areas of interest of the PNRR, in particular regarding graphs that model transport networks. The study of the theoretical and practical aspects of this type of data structures is part of the aims of the doctoral programme. The doctoral student will have the opportunity to work with data held by FS and to develop data driven algorithms and methodologies in the field of mobility. The project is relevant to the eligibility criteria and in particular favors interdisciplinarity, membership of international networks and inter-sectorality promoted by the PNRR. 6 months of work at Ferrovie dello Stato
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kind: DN 630
referente: Paolo Nesi, paolo.nesi@unifi.it
tel: +39-3355668674
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Submission on 7th and 11th August 2023 on 39 cycle, please see that each of the following have different calls and procedures
Gli interessati possono contattare Paolo Nesi su SKYPE https://join.skype.com/invite/gzzGC4fmrRrt o invia una email a Paolo.nesi@unifi.it per essere informati sull'uscita del bando
If you are interested please contact Paolo Nesi on https://join.skype.com/invite/gzzGC4fmrRrt or just drop an email to: paolo.nesi@unifi.it to be informed when the call will be open
All the grants include 6 months in an industy or PubAdministration and/or 6 months in a different research center or industry out of Italy.
GRANT 1) Dottorato di Interesse Nazionale: PHD AI, NATIONAL PHD course on AI on 39 cycle
Il lavoro si svolgerà presso il DISIT Lab, uno dei lab più attivi in queste tematiche https://www.disit.org, https://www.snap4city.org con il coordinamento del Prof. Paolo Nesi.
Title: Study of AI tools for the automatic generation of scenarios for the resolution of critical conditions in complex geolocated structures.
Decision support systems are experiencing a high acceleration also in territorial areas such as smart cities, mobility, local services. Faced with the identification of critical conditions, we find ourselves having to make hypotheses in order to be able to produce feasible scenarios based on multiple objectives, constrained multitargets. On this basis, the generation and subsequent choice must lead to the identification of optimal or sub-optimal solutions. Generative AI tools, on graphs that present KPI measurement points with time series, are complex neuro-symbolic aspects to be solved through AI and XAI techniques, being in any case decision support systems. The AI models will also have to present the ability to be applied in different contexts by reducing or eliminating the fine-tuning / transfer learning activities that have high scalability costs.
The applications are to smart cities, mobility and transport, environment.
The work will be carried out at the DISIT Lab, one of the most active labs in these areas (https://www.disit.org, https://www.snap4city.org) under the coordination of Prof. Paolo Nesi.
The calls for admissions to the Italian National PhD in Artificial Intelligence PhD-AI.it are now open!
Interested in a multi-disciplinary PhD course oriented at cutting-edge fundamental and applied research in Human-centered Artificial Intelligence and its impacts on society?
Apply here to one of 51 fully-funded PhD positions at the National PhD in AI – “AI & Society” area:
(https://dottorato.unipi.it/index.php/it/concorsi-d-ammissione-a-a-2023-2024/item/773.htm).
select DN01_C and there inside you will get access to select the single grants
Deadline for application: August 7, 2023, h 13:00 CET
Detailed information on the 51 positions and related research themes is here.
select DN01_C and there inside you will get access to select the single grants
MATCH in the LIST of grants the title ABOVE: study of AI tools for the automatic generation of ......
Visit https://phd-ai-society.di.unipi.it/ for more information on the "AI & Society" PhD program.
GRANT 2) Dottorato di Interesse Nazionale: PHD AI, DM 118, NATIONAL PHD course on AI on 39 cycle
Titolo: Studio di strumenti di AI per la generazione automatica di scenari per la risoluzione di condizioni critiche in strutture geolocalizzate complesse.
I sistemi di supporto alle decisioni stanno avendo un’accelerazione elevata anche in ambiti territoriali come smart city, mobilità, servizi su territorio. A fronte dell’identificazione di condizioni critiche, ci si trova a dover fare delle ipotesi per poter produrre degli scenari fattibili in base a molteplici obiettivi, multitarghet constrained. Su tale base la generazione ed in seguito la scelta deve portare a identificare soluzioni ottime o subottime. Gli strumenti di Generative AI, su grafi che presentano KPI punti di misura con serie temporali sono aspetti neuro-simbolici complessi da risolvere tramite tecniche di AI e XAI essendo comunque sistemi di supporto alle decisioni. I modelli di AI dovranno anche presentare capacità di poter essere applicate in contesti diversi riducendo o eliminando le attività di fine-tuning / transfer learning che presentano costi elevati di scalabilità. Le applicazioni sono alle smart city, mobilità e trasporti, ambiente. Il lavoro si svolgerà presso il DISIT Lab, uno dei lab più attivi in queste tematiche https://www.disit.org, https://www.snap4city.org con il coordinamento del Prof. Paolo Nesi.
Title: Study of AI tools for the automatic generation of scenarios for the resolution of critical conditions in complex geolocated structures.
Decision support systems are experiencing a high acceleration also in territorial areas such as smart cities, mobility, local services. Faced with the identification of critical conditions, we find ourselves having to make hypotheses in order to be able to produce feasible scenarios based on multiple objectives, constrained multitargets. On this basis, the generation and subsequent choice must lead to the identification of optimal or sub-optimal solutions. Generative AI tools, on graphs that present KPI measurement points with time series, are complex neuro-symbolic aspects to be solved through AI and XAI techniques, being in any case decision support systems. The AI models will also have to present the ability to be applied in different contexts by reducing or eliminating the fine-tuning / transfer learning activities that have high scalability costs.
The applications are to smart cities, mobility and transport, environment. The work will take place at the DISIT Lab, one of the most active labs in these issues https://www.disit.org, https://www.snap4city.org with the coordination of Prof. Paolo Nesi.
The calls for admissions to the Italian National PhD in Artificial Intelligence PhD-AI.it are now open!
Interested in a multi-disciplinary PhD course oriented at cutting-edge fundamental and applied research in Human-centered Artificial Intelligence and its impacts on society?
Apply here to one of 51 fully-funded PhD positions at the National PhD in AI – “AI & Society” area:
(https://dottorato.unipi.it/index.php/it/concorsi-d-ammissione-a-a-2023-2024/item/773.htm).
Deadline for application: August 7, 2023, h 13:00 CET
Detailed information on the 51 positions and related research themes is here.
select DN01_C and there inside you will get access to select the single grants
MATCH in the LIST of grants the title ABOVE: study of AI tools for the automatic generation of ......
Visit https://phd-ai-society.di.unipi.it/ for more information on the "AI & Society" PhD program.
GRANT 3) Dottorato In Ingegneria dell'Informazione del DINFO, DM 118, Univ. Firenze, PHD Course on 39 cycle
Studio di tecniche di intelligenza artificiale integrati a strumenti di visual analytic e di business intelligence a supporto delle decisioni nelle PA
Gli strumenti di visual analytics e business intelligence, consentono alle PA di creare visualizzazioni dei dati, come grafici e mappe interattive, che aiutano a identificare i trend e le relazioni tra i dati. Gli ambiti sono ambientale, mobilità e trasporti, consenso, energia, pianificazione strategica e digital twin della citta’. Questi strumenti consentono inoltre di analizzare i dati in modo più dettagliato, inclusi i dati di serie temporali, i dati geospaziali e qualsiasi altra fonte di dati rilevante. Consentono alle PA di analizzare i dati storici e attuali, di monitorare le prestazioni delle attività e di prevedere le tendenze future. Tali strumenti sono essenziali se integrati a sistemi di AI/XAI what-if analysis in quanto aiutano a trarre valore dai dati e a prendere decisioni basate sui dati, anticipando le tendenze future e reagendo in modo efficace. Le integrazioni con i modelli AI/XAI sono nei modelli predittivi, nei modelli di ragionamento neuro simbolico, nei modelli di supporto alle decisioni. Il lavoro si svolgerà presso il DISIT Lab, uno dei lab più attivi in queste tematiche https://www.disit.org, https://www.snap4city.org con il coordinamento del Prof. Paolo Nesi.
Study of artificial intelligence techniques integrated with visual analytics and business intelligence tools at support of PA decisions.
Visual analytics and business intelligence tools allow PA to create data visualizations such as charts and interactive maps that help identify trends and relationships between data. The areas are environmental, mobility and transportation, energy, social consensus, strategic planning, and digital twin of the city. These tools also enable more detailed data analysis, including time series data, geospatial data, and any other relevant data sources. They allow public administrations to analyze historical and current data, monitor performance of activities, and predict future trends. Such tools are essential when integrated with AI/XAI what-if analysis systems as they help to extract value from data and make data-driven decisions, anticipating future trends and reacting effectively. Integrations with AI/XAI models are in predictive models, neuro-symbolic reasoning models, and decision support models. The work will be carried out at the DISIT Lab, one of the most active labs in these areas (https://www.disit.org, https://www.snap4city.org) under the coordination of Prof. Paolo Nesi.
The call on https://www.unifi.it/p12402.html
and on https://informationengineering.dinfo.unifi.it/
--------------------------OLD staff from 2022----------------------------
https://www.disit.org/node/7188
Titolo: Metodi e tecniche di Intelligenza Artificiale per la comprensione di testi e stima di rischio, modelli predittivi per la gestione dei sinistri sanitari
Title: Artificial Intelligence methods and techniques for the understanding of texts and risk estimation, Predictive models for healthcare claims management
CALL WITH ONLINE FORMS https://www.unifi.it/p12246.html
------------------------------------former------------------------------------
TWO new positions on PHD course in DINFO DISIT lab on green https://www.unifi.it/p12104
Deadline for applications
25th october 2021 at 12 (midday)
https://www.unifi.it/upload/sub/dottorati/PON_2021/All_2_schede_borse_ENG.pdf
see pages 35 and 36
-- Fleet management methods of e-vehicle, with machine learning techniques, explainable artificial intelligence and IoT, for the reduction of maintenance costs and environmental impact
We are observing a progressive growth of electric vehicles and their types, models and in particular of their use in fleets of rental vehicles or for city use for the use of operators, and therefore also of the related problems. These, having to manage significant numbers of vehicles, can control their evolution and maintenance, based on driving conditions, routes, and also the very structure of the mechanics and electronics of the vehicle. The primary objectives are the reduction of downtime for maintenance, and the reduction of unexpected failures that lead to emergency interventions, but also the management of refills, the identification of components that can fail, the profiling of periodic maintenance. These requests can be satisfied by developing Ai and XAI algorithms on the large amounts of data that are available. At the same time, the semantic modelling of the structures involved such as the vehicle itself, the maintenance processes, the roads travelled, the type of behaviour can guide and accelerate the learning processes. The study will exploit the infrastructure of www.Snap4City.org and the data of the DISIT lab unifi.
-- What-if analysis methods for responding to unexpected environmental and non-environmental events, with explainable artificial intelligence and IoT techniques, to increase the resilience of urban and rural systems.
What-If analysis solutions have to cope with highly complex situations of city scenarios addressing unexpected events to increase resilience. The solutions have to be capable to compute multiple predictions and simulations about city evolution such as environmental variables, public transport, parking, people flow, commercial areas, etc. The approaches take into account data which are static, historical, real-time/dynamic, and forecasting information, in a functional model, on which the processes (simulations, predictions, data transformations) are integrated with business logic and user interaction. Despite the large literature of What-If analysis its complexity for managing actual cases of progressively computed results is far to be covered by solutions and tools. So that the classic prediction models cannot be used, since they have a limited performance to cope with unplanned events that have to be managed in a short time. Other relevant aspects to be addressed are the performance indicators to assess the results. The study is going to exploit the www.Snap4City.org infrastructure and data of the DISIT lab at Unifi.
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CERCHI LAVORO? prendi in considerazione questo assegno di ricerca per formati sulle nuove frontiere del big data and analytic per la salute delle persone, per l'ambiente e per la sostenibilità ?Due Posizioni per 2 (due) ANNI presso il DISIT Lab, come Ricercatore Assegnista (eventuale validità come parte del PhD), Smart Working oppure in the lab, non compatibile con altre attività lavorative.Contattare Paolo.nesi@unifi.it, anche via Skype con la stessa email, o per telefono (0039)-335-5668674 ------------------------------------------------------------------- Are you LOOKING FOR A JOB? Plese consider a research grant for training on the new frontiers of big data and analytic for people's health, for the environment and for sustainability?-- Two positions for 2 years each at the DISIT Lab, on site and/or SmartWorking, as Research Fellow (possible validity as part of the PhD course)-- One a grant on national PhD course on AI for 3 years Contact Paolo.nesi@unifi.it, also via Skype with the same email, or by phone (0039)-335-5668674 |
if you need more info on research activities see recently published papers from DISIT Lab: https://www.disit.org/5487
Another list of papers: https://www.snap4city.org/426
if you need more information please send an email to https://www.Snap4City.org
Questi grant possono darti un ulteriore accesso al dottorato DIST subito facendo domanda ANCHE https://www.unifi.it/p12018.html
https://www.unifi.it/upload/sub/dottorati/37/14_ing_info_ITA.pdf
https://www.unifi.it/upload/sub/dottorati/37/15_ing_ind_ENG.pdf
a grant on national PhD course on AI for 3 years
Snap4City with DISIT Lab is participating to the national PHD course on Artificial Intelligence cofunding as UNIFI / DISIT a Grant for 3 years
the Deadline is fixed for the 23rd of July 2021: http://www.unipi.it/concorsodottorato the same can be taken from https://www.phd-ai.it/
https://dottorato.unipi.it/images/stories/concorsi_2021_2022/concorsi/ba...
see on that document of the call sector AI for society, Smart City
1 co-finanziata dall’Università degli Studi di Firenze e dal MUR su fondi FFO sul tema “Analisi e sviluppo di soluzioni di what-if analysis con sistemi vincolati in ambito smart city”
A) #1: ASSEGNO DI RICERCA 1 assegno / research grant (per due anni/ for two years) also possible joined on PhD course
Titolo assegno di ricerca: “Studio e Sviluppo di Soluzioni per la mobilità sostenibile e la riduzione delle emissioni”
Research grant title: "Study and development of solutions for sustainable mobility and the reduction of emissions"
scadenza/deadline: 13 September 2021,
Se sei interessato a cominciare subito, è possibile, contatta paolo.nesi@unifi.it
If you are ready to start immediatly, is possible, please contact paolo.nesi@unifi.it
Programma: L’assegno di ricerca, tema di questo bando, ha come obiettivo la modellazione e lo sviluppo di soluzioni per il monitoraggio, la predizione e la riduzione delle emissioni (NO2, CO2, O3, etc.) che sono primariamente dovute ai processi di combustione per esempio il traffico con veicoli a combustibile fossile. Lo studio prevede l’apprendimento di tecniche di intelligenza artificiale, di data analytic, modellazione, di IoT Device management, gestione grandi moli di dati, programmazione event driven e stream verso cluster di processi di acquisizione cluster di gestione dati, uso di tecniche gestione big data.
Si vedano per esempio i progetti del DINFO: Snap4City (Https://www.snap4city.org ), TRAFAIR CEF EC per le predizioni di NOX su base traffico (https://trafair.eu/ ), modelli predittivi degli inquinanti in base alla struttura della citta, modelli fluidodinamici, Sii-Mobility MIUR SCN progetto mobilità e trasporti nazionale per la mobilità sostenibile (http://www.sii-mobility.org/ ), Herit-Data Interreg per lo studio dei flussi turistici a Firenze e in Europea (https://herit-data.interreg-med.eu/ ).
Fanno parte di questa linea di ricerca lo sviluppo di modelli di simulazione ed algoritmi predittivi accurati per gli inquinanti rispetto allo stato dell’arte, la produzione di algoritmi e strumenti di predizione e di anomaly detection per supporto alle decisioni, il modelli predittivi per la riduzione dei GHG, gli algoritmi di what-if analysis con modelli simulativi e ricostruttivi della propagazione degli inquinanti.
Il lavoro si svolge nel contesto di progetti internazionali come Herit-Data Interreg (https://herit-data.interreg-med.eu/ ), e di svariate convenzioni con le industrie di livello regionale, nazionale ed internazionale. Questi progetti e soluzioni usano la piattaforma Https://www.snap4city.org diffusa livello internazionale, standard FIWARE, library Node-RED, piattaforma dell’EOSC. L’assegnista si troverà ad avere compiti specifici che potrà sviluppare in modo autonomo e al contempo ad essere inserito nel team Snap4City di DISIT lab, e potrà pertanto trarre subito vantaggio da una situazione e un elevato numero di dati e soluzioni reali, e le soluzioni potranno essere utilizzate nel contesto delle sperimentazioni del DISIT lab per lo sviluppo dei progetti e soluzioni citate.
L’assegno permette l’accesso al corso di dottorato. Non sono richieste particolari conoscenze iniziali se non i requisiti del bando.
Il link al bando: https://titulus.unifi.it/albo/viewer?view=files%2F004054050-UNFICLE-0ad28f1e-b5c9-4204-a204-f8430c14d6ad-000.pdf
Il grant annuale è detassato, invia il tuo CV a paolo.nesi@unifi.it se il grant non è conforme alle tue aspettative, altre figure saranno attivate a breve.
Il colloquio e la selezione saranno on line vis Skype, il lavoro potrà essere come smartwork oppure in presenza da concordare.
per info contattare direttamente il referente su skype cercandolo come "Paolo.nesi@unifi.it"
Description: The aim of the research is to model and develop solutions for monitoring, predicting and reducing emissions (NO2, CO2, O3, etc.) that are primarily due to combustion processes such as fossil fuel vehicle traffic. See for example DINFO projects: Snap4city (Https://www.snap4city.org ), TRAFAIR CEF EC for traffic-based NOX predictions (https://trafair.eu/ ), predictive models of pollutants according to town type and structure, fluid dynamic models, Sii-Mobility MIUR SCN national mobility and transport project for sustainable mobility (http://www.sii-mobility.org/ ), the AMPERE ERDF and Herit-Data Interreg for the study of tourism flows in Florence and in Europe (https://herit-data.interreg-med.eu/ ). Part of this research line is the development of simulation models and predictive algorithms accurate for pollutants compared to the state of the art, the production of algorithms and tools for prediction and anomaly detection for decision support, predictive models for the reduction of GHG, what-if analysis algorithms with simulative and reconstructive models of the propagation of pollutants. The work takes place in the context of international projects and various conventions with regional, national and international authorities and industries. These projects and solutions use the internationally renowned Https://www.snap4city.org platform, FIWARE standard, Node-RED library, EOSC platform. The researcher will have specific tasks, he will be able to develop autonomously and at the same time to be included in the Snap4city team of DISIT lab where he can therefore immediately take advantage of a large number of real data and solutions, which can be exploited in the context of the DISIT lab experiments for the development of the afore mentioned projects.
see:
- C. Badii, P. Bellini, A. Difino, P. Nesi, "Smart City IoT Platform Respecting GDPR Privacy and Security Aspects", accepted for publication on IEEE Access, 2020. 10.1109/ACCESS.2020.2968741 https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8966344
- C. Badii, P. Bellini, A. Difino, P. Nesi, G. Pantaleo, M. Paolucci, MicroServices Suite for Smart City Applications, Sensors, MDPI, 2019. https://doi.org/10.3390/s19214798
- Si veda lista pubblicazioni: https://www.disit.org/drupal/?q=node/5487
l'Assegnista lavorerà con il coordinamento di Paolo Nesi (https://scholar.google.com/citations?user=c2S3Ni0AAAAJ&hl=en )
Si veda lista pubblicazioni: https://www.disit.org/drupal/?q=node/5487
B) #2: ASSEGNO DI RICERCA 1 assegno / research grant (per due anni/ for two years) also possible joined on PhD course
Titolo assegno di ricerca: “Studio e Sviluppo di soluzioni dell’internet delle cose (IoT) per il controllo e monitoraggio delle condizioni cognitive e di salute"
Research grant title: “Studying and Developping Internet of things (IoT) solutions to check and monitor both cognitive and health conditions"
scadenza/deadline: 13 September 2021,
Se sei interessato a cominciare subito, è possibile, contatta paolo.nesi@unifi.it
If you are ready to start immediatly, is possible, please contact paolo.nesi@unifi.it
Programma: L’assegno di ricerca, tema di questo bando, ha come obiettivo la modellazione e lo sviluppo di soluzioni per il monitoraggio e la comprensione delle condizioni cognitive e di salute delle persone in condizioni critiche. Lo studio prevede l’apprendimento di tecniche di intelligenza artificiale, di data analytic, modellazione, di IoT Device management, gestione grandi moli di dati, programmazione event driven e stream verso cluster di processi di acquisizione cluster di gestione dati, uso di tecniche gestione big data.
Si vedano per esempio i progetti del DINFO: Snap4City (Https://www.snap4city.org ), TRAFAIR CEF EC per le predizioni di NOX su base traffico (https://trafair.eu/ ), modelli predittivi degli inquinanti in base alla struttura della citta, modelli fluidodinamici, Sii-Mobility MIUR SCN progetto mobilità e trasporti nazionale per la mobilità sostenibile (http://www.sii-mobility.org/ ), Herit-Data Interreg per lo studio dei flussi turistici a Firenze e in Europea (https://herit-data.interreg-med.eu/ ).
Fanno parte di questa linea di ricerca lo sviluppo di modelli di simulazione ed algoritmi di anomaly detection per supporto alle decisioni, soluzioni di supporto alle decisioni basate su dati real time e algoritmi di stream processing, ed event driven. I dati riguardano assunzioni di alcol, droghe, farmaci, tipologie di percorsi e comportamenti, comportamento dell’utente alla guida, etc.
Il lavoro si svolge nel contesto di progetti internazionali come Herit-Data Interreg (https://herit-data.interreg-med.eu/ ), e di svariate convenzioni con le industrie di livello regionale, nazionale ed internazionale. Questi progetti e soluzioni usano la piattaforma Https://www.snap4city.org diffusa livello internazionale, standard FIWARE, library Node-RED, piattaforma dell’EOSC. L’assegnista si troverà ad avere compiti specifici che potrà sviluppare in modo autonomo e al contempo ad essere inserito nel team Snap4City di DISIT lab, e potrà pertanto trarre subito vantaggio da una situazione e un elevato numero di dati e soluzioni reali, e le soluzioni potranno essere utilizzate nel contesto delle sperimentazioni del DISIT lab per lo sviluppo dei progetti e soluzioni citate.
L’assegno permette l’accesso al corso di dottorato. Non sono richieste particolari conoscenze iniziali se non i requisiti del bando.
Il grant annuale è detassato, invia il tuo CV a paolo.nesi@unifi.it se il grant non è conforme alle tue aspettative, altre figure saranno attivate a breve.
Il colloquio e la selezione saranno on line vis Skype, il lavoro potrà essere come smartwork oppure in presenza da concordare.
per info contattare direttamente il referente su skype cercandolo come "Paolo.nesi@unifi.it"
Description: The research grant aims at modeling and developing solutions to monitor and understand cognitive and health conditions of people in critical conditions. The study is focussed on learning techniques of artificial intelligence, data analytic, modeling, IoT device management, management of great amounts of data, event driven and stream programming towards clusters of acquisition processes and clusters of data management, exploitation of big data management techniques See for example DINFO DISIT projects: Snap4city (Https://www.snap4city.org ), TRAFAIR CEF EC for traffic-based NOX predictions (https://trafair.eu/ ), predictive models of pollutants according to city structure, fluid dynamic models, SiiMobility MIUR SCN national mobility and transport project for sustainable mobility (http://www.sii- mobility.org/ ), AMPERE ERDF and Herit-Data Interreg for the study of touristic flows in Florence and Europe (https://herit-data.interreg-med.eu). Part of this research is the development of simulation models and anomaly detection algorithms for decision support, decision support solutions based on real time data and stream processing algorithms, and event driven. Data are related to alcohol, drugs, medicine addiction, patterns of behaviors, user behavior when driving, etc. The work takes place in the context of international projects and several different conventions with regional, national and international industries and authorities. These projects exploit the internationally renowned Https://www.snap4city.org platform, FIWARE standard, Node-RED library, EOSC platform. The researcher will have specific tasks that will be able to develop autonomously and at the same time to be included in the Snap4city team of DISIT lab, where he can therefore immediately take advantage of a large number of real data and solutions to be used in the context of the DISIT lab experiments for the development of the aforementioned projects.
Il link al bando https://titulus.unifi.it/albo/viewer?view=files%2F004054973-UNFICLE-a37bac0e-f40d-42ee-9960-8b22f96e6275-000.pdf
P. Bellini, D. Cenni, M. Marazzini, N. Mitolo, P. Nesi, M. Paolucci, "Smart City Control Room Dashboards: Big Data Infrastructure, from data to decision support", Journal of Visual Languages and Computing, 10.18293/VLSS2018-030 https://ksiresearchorg.ipage.com/vlss/journal/VLSS2018/paper%2030.pdf
l'Assegnista lavorerà con il coordinamento di Paolo Nesi (https://scholar.google.com/citations?user=c2S3Ni0AAAAJ&hl=en )
Si veda lista pubblicazioni: https://www.disit.org/drupal/?q=node/5487
