Scadenza: 13-11-2023
Laboratori: WN
Bando: bando_ISTI_AR_PNRR_012-2023.pdf
Commissione d'esame: commissione_ISTI_AR_PNRR_012-2023.pdf
Graduatoria: graduatoria_ISTI_AR_012-2023.pdf

Selezione pubblica per titoli e colloquio. Numero assegni: 1. Area scientifica: Ingegneria, Informatica.
Diplomi di laurea: Informatica, Ingegneria Informatica, Ingegneria delle Telecomunicazioni.
Requisiti:

  • Esperienza o conoscenza nell’ambito della tematica di cui all’art. 1 dichiarato con le modalità di cui all’art. 4;
  • Conoscenza di reti neurali, reti generative, tecniche di Learning federato e di distillazione multimodale;
  • Conoscenza di MATLAB, Python, Numpy, Pandas, Scikit learn, PyTorch, Kafka, MQTT, InFlux;
  • Conoscenza della lingua inglese;
  • Conoscenza della lingua italiana (solo per i candidati stranieri).


Tematica di ricerca:

Studio e implementazione di reti generative federate e distillazione della conoscenza cross-modale per il riconoscimento delle emozioni dei conducenti.

Descrizione sintetica dell'attività:

L'attività affronta il problema del riconoscimento dell'emozione del guidatore da video non etichettati utilizzando tecniche multimodali. L'apprendimento federato consente a ogni partecipante di addestrare il proprio modello a livello locale per costruire un modello globale meglio generalizzato senza condividere i propri dati. Per ogni modello locale, le annotazioni emotive del conducente possono essere trasferite dal dominio dei sensori al dominio visivo utilizzando la distillazione cross-modale. Infine, le reti generative hanno lo scopo di generare dati sintetici che assomigliano molto ai dati reali attraverso un approccio di apprendimento non supervisionato per individuare, sostituire e arricchire i dati di ingresso e generare nuovi campioni con la stessa distribuzione dei dati originali.