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Scrivere col pensiero: interfacce neurali basate sul source imaging e sul calcolo ad alte prestazioni (borse di ricerca disponibili per finanziare studenti dalle performance accademiche eccellenti )
Thesis abroad
keywords BRAIN COMPUTER INTERFACES, BRAIN IMAGING, CALCOLO SCIENTIFICO, HPC, MACHINE LEARNING, NUMERICAL MODELS AND METHODS
Reference persons FRANCESCO PAOLO ANDRIULLI
Research Groups Applied Electromagnetics
Description Le interfacce neurali (o interfacce cervello-macchina), o Brain-Computer Interfaces (BCI), sono dei collegamenti diretti di un computer con il sistema nervoso centrale. Questi collegamenti permettono di estrarre bit di informazione dal solo pensiero che possono essere poi utilizzati per scrivere con la mente o per controllare, con questa, oggetti motorizzati o azionati da un computer.
Nella loro forma non invasiva, le interfacce neurali si ottengono spesso a partire da misure esterne dell’attività elettrica del cervello che viene poi classificata tramite tecniche di machine learning (ML).
Le tesi di laurea che proponiamo esploreranno vari aspetti di questa disciplina a partire da strategie di source imaging. In questi approcci, l’attività elettrica misurata esternamente viene usata per ottenere un’immagine tridimensionale dell’attività cerebrale volumetrica e solo dopo inviata all'intelligenza artificiale che elabora e correla.
A seconda del background e degli interessi dello studente, le differenti tesi si focalizzeranno sia sugli aspetti matematici e teorici del problema, sia nel setting sperimentale e nella produzione di dati tramite elettroencefalografia (EEG).
Una parte o la totalità di questa tesi potrà svolgersi al Computational Electromagnetics Research Laboratory dell’Ecole Nationale Supérieure Mines-Telecom Atlantique di Brest, in Bretagna Atlantica, Francia.
Queste tesi beneficiano dell’assistenza e collaborazione di un buon numero di giovani ricercatori che lavorano quotidianamente in questi ambiti.
Per studenti con eccellenti performance accademiche sono disponibili delle borse di ricerca.
Deadline 13/10/2025
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