REGIONE LIGURIA

Ottimizzazione dei processi logistici attraverso l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale  
(TARROS)

Il progetto innovativo mira a rivoluzionare, digitalizzare, semplificare e ottimizzare tramite l'applicazione dell'intelligenza artificiale alcune nostre procedure operative. Il nostro obiettivo primario è infatti migliorare ed efficientare i processi esistenti per migliorare il livello del nostro servizio, ottimizzare il carico sulle navi, ridurre gli sprechi attraverso percorsi convenienti, diminuire i tempi di consegna, ottimizzare le risorse disponibili e generare maggiore valore per il cliente finale. Attraverso l'utilizzo di algoritmi avanzati di ottimizzazione e machine learning, intendiamo ridurre i costi operativi, migliorare l'efficienza complessiva e garantire una maggiore sostenibilità ambientale. La nostra proposta prevede inoltre l'integrazione con partner strategici ad alto valore aggiunto per massimizzare gli effetti sinergici e migliorare la qualità complessiva del servizio offerto. Con il nostro progetto, miriamo a trasformare i processi logistici e di trasporto, rendendoli più intelligenti, flessibili e orientati al cliente. Siamo certi che l'applicazione dell'intelligenza artificiale in questo settore porterà benefici tangibili non solo per la nostra organizzazione, ma anche per l'intera comunità, contribuendo a una catena di approvvigionamento più efficiente e sostenibile.

Tecniche di sensor fusion per il positioning di precisione in tempo reale con servizi “Galileo”
 (GTER)

L’obiettivo dell’attività di ricerca, che si inquadra nel solco delle due precedenti borse già attivate, è rivolto a studiare tutti i servizi molto recenti messi in campo dalla costellazione europea Galileo.   Tali servizi, finalizzati a diversi campi di applicazione (automotive, Search and Rescue, safety…), sono in una fase iniziale e devono essere testati e studiati in modo da individuare il reale impatto per applicazioni specifiche.  Nel caso della presente borsa si vuole studiare come tecniche di sensor fusion (a partire da integrazione tra GNSS e sistemi inerziali), anche con l’aiuto di tecniche di AI, possano incrementare sensibilmente la precisione e l’accuratezza del dato anche in tempo reale, a partire da quanto fornito dai servizi Galileo. In particolare ci si concentrerà sui servizi HAS (High Accuracy Service) e SAR (Search and Rescue).

Studio di un sistema di ispezione con drone altamente automatizzato 
(JPDroni)

Il progetto di dottorato proposto mira a sviluppare un sistema avanzato e altamente automatizzato di 
ispezione con droni per migliorare l'efficienza e la precisione in vari campi di ispezione, tra cui impianti 
fotovoltaici (PV), turbine eoliche, ferrovie e applicazioni di mappatura. Concentrandosi sui droni DJI,
il progetto progetterà un sistema completo che permetta di effettuare missioni di ispezione completamente 
autonome con un intervento umano minimo. Questo progetto si allinea alle aree tematiche delineate al punto 5 dell'invito, affrontando le esigenze  critiche dei moderni processi di ispezione. L'integrazione dell'automazione e della tecnologia avanzata  dei droni nei flussi di lavoro di ispezione promette di migliorare significativamente l'efficienza operativa,  l'accuratezza dei dati e gli standard di sicurezza in diversi settori. Questo progetto promette di far progredire  il campo delle ispezioni automatizzate, offrendo vantaggi significativi alle industrie che fanno affidamento  su dati di ispezione regolari e accurati. Sviluppando un sistema che integra la tecnologia avanzata dei droni  con l'automazione, la gestione dei dati e le interfacce di facile utilizzo, questa ricerca aprirà la strada a processi di ispezione più efficienti e sicuri.

I candidati interessati a questo progetto devono avere: un solido background in informatica, ingegneria o un campo correlato; un solido background nello sviluppo Android e nelle tecnologie web; conoscenza di linguaggi di programmazione come Kotlin, JavaScript e Python; esperienza nella tecnologia dei droni e nelle operazioni di volo; conoscenza delle tecniche di apprendimento automatico e di elaborazione dei dati.