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Intelligenza artificiale, materia attiva e precursori sismici: tre docenti Sapienza ottengono il finanziamento dell’ERC

Intelligenza artificiale, materia attiva e precursori sismici: tre docenti Sapienza ottengono il finanziamento dell’ERC

Lo European Research Council premia l’Ateneo con circa 6.700.000 euro

Lo European Research Council (ERC), l’organismo dell’Unione Europea che finanzia progetti di eccellenza legati ad attività di ricerca di frontiera, premia la Sapienza con 3 Advanced Grant per un totale di 6.756.447 euro.

I vincitori sono Giuseppe De Giacomo del Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti”, Roberto Di Leonardo del Dipartimento di Fisica e Chris Marone del Dipartimento di Scienze della Terra.

 “Questo risultato premia la qualità della ricerca della nostra università” sottolinea il Rettore Eugenio Gaudio, ricordando come nel corso di Horizon 2020 l’European Research Council ha approvato 28 progetti Sapienza, dal valore complessivo di oltre 35 milioni di euro, che hanno permesso alla nostra Università di essere l’ente italiano che ospita il maggior numero di grant”.

I progetti

Giuseppe De Giacomo – WhiteMech

Il progetto WhiteMech (White-Box Self-Programming Mechanisms) riguarderà lo studio di base e la realizzazione di sistemi dotati di intelligenza artificiale che sono in grado di ri-programmarsi autonomamente per raggiungere nuovi obiettivi, per reagire a cambiamenti inaspettati, e per adeguarsi all’evolvere di regole e convenzioni umane nel contesto in cui operano. In particolare, l’obiettivo è realizzare sistemi che siano “white-box by design”, cioè che permettano in ogni momento di essere interrogati, analizzati e gestiti in termini comprensibili a noi umani, per arginare il rischio implicito in un sistema che si auto-programma. Le linee parallele di ricerca sono volte all’applicazione di questi sistemi in smart manufacturing (Industria 4.0), smart spaces (Internet of Things) e robotic process automation (Business Process Management).

Per giungere a questo traguardo, lo studio di base coinvolgerà trasversalmente discipline di Intelligenza Artificiale, quali la rappresentazione della conoscenza, il ragionamento e la pianificazione automatica, il reinforcement learning; di Formal Methods – quali la verifica e la sintesi automatica di programmi; di Data Management, quali l’analisi e la sintesi di processi data-aware.

Per il progetto WhiteMech, Sapienza disporrà di un finanziamento di circa 2.5 milioni di euro.

Roberto Di Leonardo – Sygma

Il progetto SYGMA esplorerà la frontiera tra la fisica della materia e la biologia sintetica con l’obiettivo di creare un catalogo di parti genetiche in grado di trasformare cellule batteriche in micro-componenti meccanici configurabili e controllabili. Questi batteri potranno essere impiegati come propulsori all’interno di micro-robot telecomandati mediante segnali luminosi oppure come “atomi” attivi per la progettazione di materiali plasmabili con la luce. La comprensione e il controllo di questi sistemi pone delle sfide fondamentali in un campo di ricerca in forte espansione: la fisica della materia attiva, ovvero lo studio di aggregati di particelle in grado di muoversi autonomamente. Un team di ricerca fortemente interdisciplinare vedrà fisici e biologi collaborare combinando metodi di biologia molecolare, tecniche di elaborazione digitale della luce e fisica statistica.

Per il progetto Sygma, Sapienza disporrà di un finanziamento di circa 1.6 milioni di euro (il finanziamento complessivo è di 2.4 milioni, in partnership con IIT).

Chris Marone – Tectonic

Il progetto Tectonic si occupa di migliorare le conoscenze sui precursori dei terremoti, unendo ricerche di laboratorio con attività sul campo.

Gli studi attuali sulla previsione dei terremoti sono molto limitati, ma recenti esperimenti di laboratorio hanno mostrato che i terremoti sperimentali sono preceduti da una serie di piccoli eventi che irradiano energia elastica, e che possono essere utilizzati per prevedere un evento molto energetico. Questi terremoti di laboratorio, assieme ai loro segnali precursori, possono essere previsti mediante tecniche di apprendimento automatico, machine learning TECTONIC, attraverso il machine learning, collegherà i risultati ottenuti in laboratorio con osservazioni sul campo per cercare i precursori dei terremoti naturali. In questo ambito è prevista l’acquisizione e l’analisi di dati sismologici e geodetici ad alta risoluzione e la costruzione di apparecchiature di laboratorio di nuova generazione, capaci di svelare la fisica dei terremoti ed i loro segnali precursori. Il progetto contribuirà a formare la prossima generazione di ricercatori delle scienze dei terremoti e promuoverà un nuovo livello di collaborazione scientifica comunitaria.

Per il progetto Tectonic, Sapienza disporrà di un finanziamento di circa 2.6 milioni di euro (il finanziamento complessivo è di 3.4 milioni, in partnership con INGV).

Focus

European Reserch Council – Erc

Il programma Erc è parte di Horizon 2020, il Programma Quadro per la ricerca dell’Unione Europea, in vigore dal 2014 al 2020.

Sostiene l’eccellenza della ricerca in tutti gli ambiti scientifici e disciplinari, rafforzando il dinamismo e la creatività nella ricerca europea

Fornisce finanziamenti competitivi e a lungo termine a progetti di ricerca innovativi, ad alto rischio e ad alto impatto scientifico, condotti da Principal Investigators (PI) con curricula di rilievo a livello internazionale.

 

L’elevato valore scientifico dei grant ERC è garantito dalle caratteristiche e regole di partecipazione del Programma, tra cui:

·         l’unico criterio di valutazione delle proposte è l’eccellenza del PI e del progetto;

·         le call sono aperte a tutti i settori e le aree scientifico-disciplinari della ricerca, secondo un approccio bottom-up in cui, a differenze di altre tipologie di finanziamento in ambito H2020, i ricercatori sono liberi di proporre il topic della loro ricerca;

·         i progetti finanziati devono essere focalizzati su attività di ricerca di frontiera (intese come attività capaci di essere ground breaking, innovative, high risk/high gain);

·         i panel di valutazione sono composti da scienziati di fama internazionale;

·         le procedure di selezione sono molto accurate: fino a tre step di valutazione, incluse le interview, per i PI degli Starting e dei Consolidator grant.

 

Schemi di finanziamento:

·         Starting Grants (StG): riservato a ricercatori con 2-7 anni di esperienza maturata dopo il conseguimento del dottorato (o di un altro titolo equipollente) ed in possesso di un curriculum scientifico molto promettente;

·         Consolidator Grants (CoG): destinato a ricercatori con 7-12 anni di esperienza dopo il dottorato di ricerca (o di un altro titolo equipollente) e che hanno già dimostrato il proprio potenziale di indipendenza nella ricerca e dato prova di maturità scientifica;

·         Advanced Grants (AdG): rivolto a ricercatori scientificamente indipendenti e in possesso di un curriculum che li identifichi come leader dei rispettivi settori di ricerca;

·         Proof of Concept (PoC): riservato a ERC grantees e mirato a garantire il collegamento tra ricerca di base e mercato;

·         Synergy Grants (SyG): aperto a piccoli gruppi formati da un minimo di 2 fino ad un massimo di 4 Principal Investigators, indipendentemente dagli anni di esperienza successivi al conseguimento del PhD, che affrontino congiuntamente sfide ambiziose di ricerca.

 

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