Tecniche di machine learning e deep learning per l'analisi dei dati di osservazioni astrofisiche di oggetti compatti con proprietà fisiche estreme - 2026_IDR_DEIB_45

Posizione: Incarico di ricerca (pre-doc) Istituto: Politecnico di Milano
Aperto il: 04/06/2026 Scadenza: 10/07/2026

Gruppo Scientifico-Disciplinare

09/IINF-05 - Sistemi di Elaborazione delle Informazioni

Descrizione

Il programma di ricerca prevede lo studio di metodi di machine/deep learning applicabili all'analisi dei dati di osservazioni astrofisiche di oggetti compatti con proprietà fisiche estreme, quali possono essere, ad esempio, Magnetars, Polarizzazione X; (P)ULX, super-Eddington accretion/winds; Transienti X super brevi, Long Period Radio Transient e sistemi binari compatti doppio degeneri (con 2 nane bianche). La ricerca prevede lo sviluppo di algoritmi per la valutazione dell'output di simulazioni di sistemi astrofisici composti da oggetti compatti e la messa a punto di modelli di analisi dei dati basati su reti neurali anche multimodali

Sito web del bando

https://www.polimi.it/en/bandi-incarichidiricerca

Numero posti

1

Ente finanziatore

Politecnico di Milano

Come candidarsi

https://aunicalogin.polimi.it/aunicalogin/getservizio.xml?id_servizio=1079

Modalità di selezione

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Per partecipare alla selezione, si prega di leggere il bando disponibile sul sito web: https://www.polimi.it/bandi-incarichidiricerca Prova orale volta ad accertare l’attitudine e l’idoneità allo svolgimento dell’attività di ricerca oggetto dell'incarico, nonché a valutare la conoscenza della lingua inglese e/o altre lingue rilevanti per le attività di ricerca da svolgere (fino a punti 30) Attinenza e rilevanza delle pubblicazioni, delle tesi e di altri prodotti scientifici allegati, con il programma di ricerca oggetto dell’incarico (fino a punti 30) Attinenza e rilevanza delle attività di ricerca precedentemente svolte, nonché delle eventuali esperienze lavorative, in relazione alle attività di ricerca oggetto dell'incarico (fino a punti 20) Rilevanza e congruenza del percorso di studi con il programma di ricerca oggetto dell’incarico (fino a punti 20)

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