PON RI 2014-2020

 

The english version of this page will be soon available


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. Importo del finanziamento € 85.743,06. Per ulteriori dettagli clicca qui
  2. Tema di ricerca: Pattern-Based Business Process DigitalizationImporto del finanziamento € 85.743,06. Per ulteriori dettagli clicca qui

 

 

Borsa PON XXXII ciclo - Dottoranda Alessandra Legretto

Modelli, tecniche e strumenti per l'analisi predittiva di grandi quantità di dati attraverso tecniche visuali interattive 

La ricerca intende investigare modelli, tecniche e strumenti innovativi di Predictive Visual Analytics, che hanno grosse potenzialità di risultare un valido supporto per l’analista dei Big Data. Ad oggi, sempre più spesso gli analisti devono confrontarsi con i Big Data, collezioni di dati per cui le capacità di memorizzazione, gestione e analisi, tipiche dei sistemi tradizionali, sono inadeguate.

L’analisi predittiva è una parte importante dell’analisi dei dati. Statistica e Machine Learning forniscono vari metodi predittivi principalmente per scopi di regressione e classificazione. Recenti ricerche hanno iniziato a considerare approcci visuali interattivi allo scopo di migliorare l’analisi predittiva. Tecniche di Visual Analytics usano visualizzazioni interattive per fornire all’analista ulteriore conoscenza sui dati consentendogli di guidare il processo di analisi.  In quest’ambito ci sono vari problemi aperti sui quali si intende investigare.

L’attività di ricerca è contestualizzata nell’ambito di cantieri progettuali di interesse di mercato per l’azienda Links di Lecce. La dottoranda interagisce con i ricercatori di Links, studia documenti, dati e software necessari allo svolgimento dell’attività di ricerca in accordo con le esigenze aziendali.
Dal 29 aprile 2018 al 4 novembre 2018 la dottoranda svolge un periodo di studio e ricerca di 6 mesi presso la Tandon School of Engineering della New York University, in modo da confrontarsi con altri esperti internazionali che lavorano su tecniche visuali interattive per supportare l’analisi di grosse quantità di dati.

 

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.