PON RI 2014-2020

 

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Il Dottorato di Ricerca in Informatica e Matematica ha avuto dal PON RI 2014-2020 il finanziamento di borse aggiuntive. 

Con il Decreto Direttoriale 29 luglio 2016, n. 1540, e D.D. 5 giugno 2017, n.1377, il Ministero dell'Istruzione, dell'Università e della Ricerca (MIUR) ha avviato e proseguito, rispettivamente, l'attuazione delle misure a sostegno del capitale umano previste dal PON Ricerca e Innovazione 2014-2020 (PON RI):

Asse I - Investimenti in capitale umano
Azione I.1 Dottorati Innovativi con caratterizzazione industriale.

L'intervento si inserisce all'interno del Programma Nazionale della Ricerca 2015-2020 e prevede il finanziamento di borse di dottorato di durata triennale, cofinanziate dal Fondo sociale europeo (FSE), aggiuntive rispetto a quelle già finanziate dalle Università.

Il PON RI 2014-2020 interessa le regioni in transizione (Abruzzo, Molise e Sardegna) e le regioni in ritardo di sviluppo (Basilicata, Calabria, Campania, Puglia, Sicilia) con una dotazione finanziaria complessiva di 1.286 milioni di euro. Ulteriori dettagli a http://www.ponricerca.gov.it

Obiettivo prioritario del PON RI è il riposizionamento competitivo delle regioni più svantaggiate allo scopo di produrre mutamenti di valenza strutturale per accrescere la capacità di produrre e utilizzare ricerca e innovazione di qualità per l'innesco di uno sviluppo intelligente, sostenibile e inclusivo. Si intende pertanto intensificare la collaborazione con il mondo imprenditoriale e consentire ai dottorandi di qualificare "in senso industriale" le proprie esperienze formative e di ricerca, con ricadute sia sul tessuto produttivo dei territori interessati dal programma sia occupazionali.


Ciclo XXXII - Anno Accademico 2016/2017
Finanziamento di 166 borse di dottorato innovativo con caratterizzazione industriale (Decreto direttoriale n. 353 del 16 febbraio 2017), di cui:

Il Dottorato in Informatica e Matematica ha avuto il finanziamento di 1 borsa aggiuntiva:
Tema di ricerca: Modelli, tecniche e strumenti per l'analisi predittiva di grandi quantità di dati attraverso tecniche visuali interattive. CUP H96D17000040006, importo del finanziamento € 75.177,60. Per ulteriori dettagli clicca qui


Ciclo XXXIII - Anno Accademico 2017/2018
Finanziamento di 479 borse di dottorato innovativo con caratterizzazione industriale (Decreto direttoriale n. 3749 del 29 dicembre 2017), di cui:

Il Dottorato in Informatica e Matematica ha avuto il finanziamento di 2 borse aggiuntive:
  1. Tema di ricerca: Business Process Management (BPM) e Case Management (CM) for Enhanced Care Pathway. CUP H92H18000200006, importo del finanziamento € 85.743,06. Per ulteriori dettagli clicca qui
  2. Tema di ricerca: Pattern-Based Business Process Digitalization.  CUP H92H18000210006, importo del finanziamento € 85.743,06. Per ulteriori dettagli clicca qui

 

 

Borsa PON XXXII ciclo - Dottoranda Alessandra Legretto

Models, techniques and tools for predictive analysis of large quantity of data through interactive visual techniques

The research aims to investigate innovative models, techniques and tools of Predictive Visual Analytics, which may represent a very good support for the Big Data analyst. Today, analysts  increasingly deal with Big Data, that are data collections that require storage, management and analysis capabilities that traditional systems cannot provide. Predictive analysis is an important part of data analysis. Statistics and Machine Learning provide various predictive methods mainly for regression and classification purposes. Recent research has begun to consider interactive visual approaches in order to improve predictive analysis. Visual Analytics techniques use interactive visualizations to provide the analysts with additional knowledge about the data allowing them to guide the analysis process.  In this area, there are a number of open issues to be investigated.

This research activity falls within projects of interest for the Links company, whose headquarters is in Lecce. The PhD student interacts with Links' researchers and, in accordance with the company's needs, she studies the documents, data and software needed to carry out the research activity.

From April 29th,2018 to November 4th,2018, the PhD student carries out study and research for a period of 6 months at the New York University Tandon School of Engineering, in order to collaborate with other international experts working on interactive visual techniques to support the analysis of large amounts of data.

 

Borsa PON XXXIII ciclo - Dottorando Lucio Colizzi

Business Process Management (BPM) e Case Management (CM) for Enhanced Care Pathway

In the last two decades there has been a growing interest in investigating the correlation between funds spent in private/public healthcare and the actual quality of service as perceived by citizens accessing medical care services.  This issue, also called disease management, is defined as the complex decision making process aiming to determine a program of coordinated healthcare interventions minimizing both the healthcare costs and the effects of disease for individuals. 

This industrial PhD program will focus on how tools and methodologies coming from Business Processes Management (BPM) and Case Management (CM - coordination of services on behalf of an individual person who may be considered a case in different settings such as health care, nursing, rehabilitation, social work, disability insurance, employment, and law) can be integrated in order to support the decision makers, i.e. care managers and medics. In this research stream, one of the main approach will be the Integrated Care Pathway (ICP).

The research is carried out in collaboration with the Openwork srl company in Bari and the University of Castilla Lamancia in Spain.

 

Borsa PON XXXIII ciclo - Dottoranda Loredana Verardi

Pattern-Based Business Process Digitalization

Effective digitalization of business processes is fundamental in order to offer efficient services to users who, for example, would like to connect to the website or make a call to the call center of energy suppliers and have the service activated in a few minutes.

The digitalization of business processes, and their subsequent re-engineering, is a complex task that small and medium-sized enterprises (SMEs) do not always sustain, making necessary maximizing the reuse in different contexts of well-established solutions to recurring problems. The objective of this industrial PhD program is the definition of methodologies and tools for the digitalisation, based on patterns, of business processes in the context of Smart Communities and Industry 4.0. The Internet of Everything (IoE) technological paradigm will be integrated, which allows people and objects to collaborate through the exchange of data and information made available by digital business processes integrated and shared on the network.

The research is carried out in collaboration with AQC Lab in Spain (the only European laboratory accredited by ENAC for the certification of ISO 25,000 products) and with Sincon srl, an SME in Taranto, very active in the field of Digitization.