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Ottimizzazione di algoritmi predittivi per la valorizzazione di sottoprodotti e scarti delle filiere vegetali attraverso processi green e biobased
Tesi esterna in azienda
Riferimenti ALESSANDRO CHIADO', FABRIZIO GIORGIS, CHIARA NOVARA
Riferimenti esterni RIVOLO PAOLA, SENEPA LUCA (AKRONOS TECHNOLOGIES SRL)
Gruppi di ricerca Materials and Processes for Micro and Nano Technologies, PORTHOS-Plasmonics & Raman Towards enHanced Optical Spectroscopy
Descrizione L'attivitā č di natura modellistica-computazionale; prevede lo sviluppo di modelli predittivi che si basano su dati sperimentali inerenti a diverse tipologie di caratterizzazioni di matrici vegetali. Tali algoritmi sono dedicati all'ottimizzazione della formulazione di nuovi ingredienti estratti da filiere vegetali quali riso, cacao e uva. La tesi si svolgerā presso l'azienda Akronos Technologies, con la collaborazione dell'azienda ROELMI HPC e presso i laboratori DISAT del Politecnico di Torino.
Scadenza validita proposta 29/05/2025
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