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Test e sviluppo di modelli surrogati per applicazioni ingegneristiche
Riferimenti GIOACCHINO CAFIERO
Riferimenti esterni Francesca Sogaro
Gruppi di ricerca 10- Fluidodinamica
Tipo tesi NUMERICA E PROGETTUALE
Descrizione Test e sviluppo di modelli surrogati CFD per applicazioni di ingegneria nell'ambiente Databricks
I nuovi modelli surrogati basati sull'intelligenza artificiale stanno rivoluzionando il settore dell'ingegneria e Stellantis si impegna a sfruttare queste nuove tecnologie nei suoi processi e sta esplorando la comparabilitą del suo ecosistema ML interno con queste nuove tecnologie.
Lo studente si unirą al team ICT Data Science e Machine Learning di Stellantis e lavorerą insieme al responsabile ML Engineer ed AI engineer per
identificare modelli surrogati di Deep Learning open source disponibili per applicazioni di ingegneria (ricerca richiesta)
Testare le tecnologie identificate su piccoli set di dati di simulazione (eseguiti dagli studenti)
Test sui set di dati Stellantis 3D (forniti dall'azienda)
Gli studenti avranno l'opportunitą di sviluppare un modello AI in Python nell'ambiente cloud Stellantis.
Scadenza validita proposta 26/09/2025
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