È online il bando di ammissione al 37° ciclo del Corso di Dottorato in Innovazione Industriale, il programma interdisciplinare promosso dall'Università di Trento in convenzione con la Fondazione Bruno Kessler che coinvolge i Dipartimenti di Ingegneria e Scienza dell’Informazione, Ingegneria Industriale, Economia e Management, Ingegneria Civile, Ambientale e Meccanica, Fisica e di Biologia Cellulare, Computazionale e Integrata.
Per l’anno accademico 2021/2022 sono attualmente disponibili 11 posti, di cui 8 coperti da borse di studio a tematica vincolata, e 3 riservati a dipendenti di aziende partner del Corso di Dottorato impegnate in qualificata attività di ricerca e sviluppo.
Nelle prossime settimane verranno pubblicate anche le posizioni aggiuntive.
La scadenza per le candidature è fissata al 25 agosto ore 16 (GMT +2).
Per partecipare è obbligatorio iscriversi online.
Per maggiori informazioni sul bando di concorso, sulle borse di studio aggiuntive e sulle modalità di iscrizione: https://iid.unitn.it/education/admission/call-for-application
Borse di studio a tematica vincolata
- Designing against failures resulting from static and time-varying loading in thick-walled components made of ductile cast iron (finanziata da Università di Trento in collaborazione con Consiglio Nazionale delle Ricerche e Fonderie Ariotti S.p.A)
- Automated Configuration and Orchestration of Beyond-5G Mobile Core Networks (finanziata da Università di Trento in collaborazione con Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni e Athonet S.r.l.)
- AI4Energy:Towards a new generation of AIdriven recommendation tools for the energy market (finanziata da Università di Trento in collaborazione con Sinapsi S.r.l.)
- Application of natural language processing technologies to clinical cases (finanziata da Fondazione Bruno Kessler in collaborazione con Roche S.p.A.)
- Development of a novel membrane based on anionic exchange for use in the electrolysis process (finanziata da Fondazione Bruno Kessler in collaborazione con UFI Innovation Center S.r.l)
- Study of Anion exchange membrane electrolyzers: improvements of the performance with the use of innovative functional materials (finanziata da Fondazione Bruno Kessler in collaborazione con Enphos S.r.l)
- Ontology-driven support to fault diagnosis of manufacturing machines based on service mail flows and repair records (finanziata da Università di Trento in collaborazione con Adige S.p.A.)
- Investigation of the direct ammonia synthesis and its utilization in reversible HT cells (finanziata da Fondazione Bruno Kessler in collaborazione con SNAM S.p.A.)
Posti riservati a dipendenti di aziende che operino nei seguenti ambiti di ricerca
- Machine Learning and artificial Intelligence techniques applied to Upto-date procurement and supply-chain methodologies for Digital Cost Management cost management (azienda COSMAN S.r.l.)
- Development of innovative digi-tech solutions for smart farming (azienda MAVTech S.r.l.)
- Interpretation of very large-scale conversational data (azienda SoftJam S.p.A.)
Contatti: industrial-innovation [at] unitn.it