Il Tirreno

PONTEDERA. Si aprono nuove opportunità per laureati e giovani ricercatori, interessati a temi quali “machine learning” e “intelligenza artificiale” in ambito industriale, nello specifico per l’assemblaggio, il monitoraggio e la manutenzione di turbomacchine. Grazie al cofinanziamento di Bhge-Nuovo Pignone e Regione , l’Istituto di Tecnologie della Comunicazione, dell’Informazione e della Percezione della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa ha emanato un bando per tre assegni di ricerca triennali, del valore di 81mila euro ciascuno. Per concorrere all’assegnazione degli assegni di ricerca, possono presentare domanda entro lunedì 21 maggio giovani di età inferiore ai 36 anni che abbiano conseguito un diploma di dottorato o una laurea specialistica o una laurea secondo il vecchio ordinamento e, inoltre, possiedano almeno tre anni di esperienza di ricerca documentata presso università e centri di ricerca pubblici o privati. I candidati dovranno avere domicilio in Toscana alla data di presentazione della domanda. Il progetto che gli assegnisti dovranno svolgere, e quindi le competenze che approfondiranno in ambito ingegneristico, riguarda lo sviluppo di modelli e di soluzioni innovative per gestire i processi produttivi nella “fabbrica del futuro”, processi produttivi che comprendono lo sviluppo di tecnologie di robotica e di automazione di processo. Lo sviluppo della sensoristica e dei sistemi di automazione personalizzati, infatti, hanno moltiplicato le possibili applicazioni in ambito industriale. L'attività di ricerca degli assegnisti sarà svolta in maniera prevalente nello stabilimento principale di Bhge Italia, a Firenze, sotto la supervisione di Valentina Colla, responsabile del Centro Ict-Coisp (Information and CommunicationTechnologies for Complex Industrial Systems and Processes) dell’Istituto di Tecnologie della Comunicazione, dell’Informazione e della Percezione della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa ed in collaborazione con i manager dell’azienda. Le consolidate competenze di Ict-Coisp sulle tecniche di “machine learning” in ambito industriale trovano applicazione, all'interno di questo progetto, in uno dei settori più avanzati della meccanica.