Si rende noto che presso la Scuola IMT alti studi Lucca e' stata
indetta una procedura di valutazione comparativa per una posizione di
Post Doctoral Fellow nell'ambito di:
metodi computazionali per l'apprendimento attivo di modelli
dinamici e il controllo predittivo
Con le seguenti specifiche:
categoria: Post Doctoral Fellow
campi: controllo predittivo, identificazione di sistemi,
ottimizzazione numerica, apprendimento automatico, progetto di
esperimenti
attivita': il/la candidato/a prescelto/a contribuira' all'
attivita' di ricerca nell'ambito del Grant ERC Advanced "COMPACT"
(Strumenti computazionali per il controllo predittivo e adattativo)
su uno dei seguenti argomenti: metodi di apprendimento attivo per la
progettazione di esperimenti di identificazione del sistema abbinati
a schemi MPC robusti per la raccolta sicura dei dati; metodi di
ottimizzazione numerica per l'identificazione fuori linea di sistemi
non lineari e adattamento in linea del modello; algoritmi di
calibrazione MPC basati su preferenze espresse da calibratori umani,
anche in un contesto di teoria dei giochi; algoritmi MPC espliciti e
semi-espliciti per una valutazione rapida del controllore online e
schemi computazionalmente leggeri di adattamento del controllore
predittivo. Co-supervisione delle attivita' di laboratorio per
validare i risultati della ricerca su una piattaforma robotica
sperimentale.
profilo: l'unita' di ricerca DYSCO e' alla ricerca di una
persona altamente motivata e talentuosa da inserire nel nostro team
come ricercatore o ricercatrice Postdoc, idealmente in possesso di un
titolo di dottorato di ricerca su una tematica legata al controllo
predittivo, all'ottimizzazione numerica, all'identificazione dei
sistemi o all'apprendimento automatico, con una solida formazione sui
metodi computazionali e lo sviluppo di algoritmi, un comprovato
curriculum di eccellenza nella ricerca, dimostrato da pubblicazioni
su riviste e conferenze di alto livello, esperienza con tecniche di
ottimizzazione numerica e/o approcci di identificazione dei
sistemi/apprendimento automatico, ottime capacita' di programmazione
nei linguaggi di calcolo scientifico (ad esempio, Python, Julia,
MATLAB) e la capacita' di lavorare in modo indipendente e come parte
di un team.
Unita' di Ricerca: DYSCO - Dynamical Systems, Control, and
Optimization
Settore scientifico-disciplinare: IINF-04/ Automatica
Tipologia contrattuale: assegno di ricerca (art. 22, legge n.
240/2010, nella formulazione previgente alla legge 29 giugno 2022, n.
79)
Importo: euro 40.530,00 lordi annui
Requisiti obbligatori:
dottorato di ricerca nei seguenti campi: model predictive
control, numerical optimization, system identification, machine
learning;
ottima conoscenza della lingua inglese, sia parlata che
scritta;
Durata: due anni, rinnovabile.
Progetto: "COmputational Model Predictive and Adaptive Control
Tools" - COMPACT, GA n. 101141351 che e' stato finanziato nell'ambito
del bando Call for ERC Advanced Grant: ERC-2023 ADG rivolto alla
ricerca di frontiera e valutato secondo il criterio dell'eccellenza.
Il bando di concorso con indicazione delle modalita' di
presentazione delle domande e' pubblicato all'albo online della
Scuola e nella pagina dedicata alla procedura del sito
http://www.imtlucca.it/
Il termine di scadenza per la presentazione delle domande e' il 6
settembre 2024 alle 13,00 (1,00 p.m.) ora italiana.
