Proof of Concept (PoC)
Bando Pubblico per la Realizzazione di Programmi di Valorizzazione dei Brevetti Tramite il Finanziamento di Progetti di Proof of Concept (PoC) delle Università Italiane e degli Enti Pubblici di Ricerca (EPR) Italiani e degli Istituti di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico (IRCCS) da Finanziare nell’Ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, Missione 1 “Digitalizzazione, Innovazione Competitività, Cultura e Turismo” – Componente 2 “Digitalizzazione, Innovazione e Competitività nel Sistema Produttivo” – Investimento 6 “Sistema della Proprietà Industriale” Finanziato dall’Unione Europea – NextGenerationEU
Titolo del progetto:
#NOACRONYM+ – “Disintermediare e semplificare per accelerare il trasferimento di tecnologie e competenze verso il mercato”.
Soggetto proponente Università degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli” in qualità di Soggetto capofila della Compagine proponente costituita dai seguenti soggetti:
- Soggetto Politecnico di Bari
- Soggetto Università degli Studi di Napoli Federico II
- Soggetto Università degli Studi di Salerno
- Soggetto Università degli Studi degli Studi di Napoli PARTHENOPE
- Soggetto Università Campus Bio-Medico di Roma
- Soggetto Università del Salento
Obbiettivi del progetto:
Elevare il livello di maturità tecnologica dei brevetti selezionati realizzando Proof-of-Concept avvalendosi di strumenti digitali di autovalutazione del TRL nonché mediante l’affiancamento di advisor provenienti dal mondo dell’industria agli inventori.
Progetti Infrastrutturali
Codice Progetto |
Beneficiario |
Titolo |
Cup |
Obiettivi |
Allegati |
|---|---|---|---|---|---|
| IR0000011 |
Prof.ssa Addolorata Marasco |
EBRAINS-Italy ‐ European Brain ReseArch InfrastructureS‐Italy |
B51E22000150006 |
Costruzioni di modelli matematici per la riduzione della complessità delle reti neuronali su larga scala. |
|
IR0000010 |
Prof. Francesco Piccialli |
ELIXIR x NextGenerationIT: Consolidamento dell’Infrastruttura Italiana per i Dati Omici e la Bioinformatica |
B53C22001800006 |
Lo scopo del progetto è quello di consolidare la capacità del nodo italiano dell’infrastruttura di ricerca europea ELIXIR di sviluppare, fornire e supportare servizi affidabili per la comunità di ricerca Life Science e non solo. |
Progetti Prin 2022 Pnrr
| Codice Progetto | Beneficiario | Titolo | Cup | Obiettivi | Allegati |
|---|---|---|---|---|---|
| P202254HT8 | Prof.ssa Florinda Capone | Mathematical Modeling of Biodiversity in the Mediterranean sea: from bacteria to predators, from meadows to currents | E53D23017900001 | Lo scopo del progetto è lo sviluppo e l’analisi, qualitativa e quantitativa, di modelli matematici relativi alla dinamica di ecosistemi marini. | |
| P2022HKNNA | Dott. Davide Fiore | Control of smart microbial communities for wastewater treatment | E53D23014640001 | Lo scopo del progetto è sviluppare nuove metodologie per accelerare il design, il deployment e il controllo di communità microbiche per un più efficiente e affidabile trattamento di acque reflue. | |
| P2022234RJ | Dott.ssa Maria Rosaria Mattei | Smart Sustainable Saving Solutions for urban WAter and wastewater Treatment (S⁴WAT) | E53D23016730001 | Sviluppo di modelli matematici predittivi per l’ottimizzazione delle ecotecnologie S4WAT | |
| P2022TTW7L | Dott.ssa Gloria Paoli | A sustainable and trusted Transfer Learning Platform for Edge Intelligence | E53D23016390001 | Sviluppo di una piattaforma sostenibile e sicura per ambienti di Edge Intelligence, mediante l’uso del Transfer Learning di modelli preaddestrati e tecniche di prevenzione di attacchi Man-In-The-Middle. | |
| P20229KB4F | Prof. Francesco Piccialli | Deep learning aIded foReshock deteCTIOn Of iNduced mainShocks (DIRECTIONS) | E53D23021910001 | L’obiettivo del presente progetto è fornire un nuovo approccio per il rilevamento dei eventi precursori ai terremoti, basato sulla ricerca di schemi nell’evoluzione della sismicità registrata durante le operazioni sul campo. In particolare, il progetto trarrà vantaggio dai recenti progressi ottenuti dall’intelligenza artificiale e, in particolare, dallo studio e progettazione di algoritmi di deep learning (DL). | |
| P2022XSF5H | Prof.ssa Enrica Pirozzi | Stochastic models in biomathematics and applications | E53D23018050001 | Studio e realizzazione di modelli stocastici, metodi statistici e simulazioni finalizzati alla comprensione delle dinamiche di sistemi biologici. | |
| P2022YFAJH | Prof.ssa Cristina Trombetti | Linear and Nonlinear PDE’s: New directions and Applications | E53D23018060001 | Lo scopo del progetto è focalizzato sullo studio delle equazioni alle derivate parziali e delle proprietà delle loro soluzioni. Particolare attenzione è rivolta a problemi derivanti da modelli matematici per le scienze applicate. |
Progetti Prin 2022
| Codice Progetto | Beneficiario | Titolo | Cup | Obiettivi | Allegati |
|---|---|---|---|---|---|
| 2022ZXZTN2 | Prof.ssa Annamaria Barbagallo | Nonlinear differential problems with applications to real phenomena | E53D23006020006 | Lo scopo del progetto è quello di investigare problemi differenziali non lineari studiati dal Calcolo delle Variazioni, Metodi Topologici e Analisi Multivoca per ottenere leggi generali che garantiscano l’esistenza o la molteplicità delle soluzioni. | |
| 20225ATSTP | Prof. Raffaele Carlone | Nonlinear dispersive equations in presence of singularities | E53D23005460006 | Lo scopo del progetto è Il programma di ricerca riguarda problemi matematici relativi allo studio di equazioni dispersive nonlineari in presenza di singolarità.: equazioni nonlineari singolari, ovvero equazioni che coinvolgono potenziali singolari e.g. di tipo delta, ed equazioni nonlineari su strutture singolari, ovvero equazioni standard ambientate su domini non standard come grafi metrici o ibridi. | |
| 20229M52AS | Prof. Vincenzo Ferone | Partial differential equations and related geometric-functional inequalities | E53D23005540006 | Lo scopo del progetto è studiare proprietà quantitative e qualitative delle soluzioni di equazioni alle derivate parziali di tipo ellittico, parabolico o iperbolico. Particolare attenzione sarà rivolta a problemi derivanti da modelli matematici per le scienze applicate. | |
| 2022YWWETX | Prof.ssa Paola Festa | WOW – We Optimize Warehouses | E53D23005980006 | Ideare, sviluppare e testare sperimentalmente algoritmi di ottimizzazione matematica a soluzione di diverse varianti del problema della programmazione delle gru nei magazzini automatizzati. | |
| 202248TY47 | Prof. Luigi Frunzo | Modelling complex biOlogical systeMs for biofuEl productioN and sTorAge: mathematics meets green industry | E53D23005430006 | Obiettivo principale del progetto è la definizione di modelli matematici avanzati per la produzione e lo stoccaggio di biocarburanti. Gli obiettivi includono la derivazione delle equazioni e la relativa analisi. | |
| 2022E9CF89 | Prof. Nicola Fusco | Geometric Evolution Problems and Shape Optimization (GEPSO) | E53D23005690006 | Studio di: 1) problemi di evoluzione geometrica e di flusso di reti per curvatura media, 2) problemi isoperimetrici e di capillarità, 3) problemi di ottimizzazione di forme | |
| 2022N3ZNAX | Prof. Giuseppe Izzo | Numerical Optimization with Adaptive Accuracy and Applications to Machine Learning | E53D23007690006 | Sviluppare nuovi metodi numerici, con accuratezza adattiva, per risolvere in modo efficiente una serie di problemi di ottimizzazione continua le cui caratteristiche pongono difficoltà computazionali che rendono inefficienti o impraticabili i metodi di ottimizzazione classici. | |
| 2022KTBX3M | Dott.ssa Maria Rosaria Mattei | Spectral reflectance signature of colored subaerial biofilms as an indicator of stone heritagesusceptibility to biodeterioration | E53D23010850006 | Lo scopo del progetto è lo sviluppo di modelli matematici riguardanti l’azione di biofilm subaerei su monumenti sottoposti a diverse condizioni ambientali indotte da cambiamenti climatici. | |
| 2022Y93C8A | Prof. Francesco Piccialli | Gan Approaches for Non-iiD Aiding Learning in Federations | E53D23008290006 | The GANDALF project aims to address one of the most FL challenges, the non-IID problem, in light of the wider scenario of the Edge Artificial Intelligence (Edge-AI). Edge-AI is a modern way of doing Machine Learning allowed by computationally more efficient edge devices (i.e. Google Coral and/or Nvidia Jetson). The distribution of classes across devices must be as close as possible for FL to perform well, especially on the Edge. The output degrades when local dataset distributions are extremely inconsistent and non-IID. | |
| 2022XZSAFN | Prof.ssa Enrica Pirozzi | Anomalous Phenomena on Regular and Irregular Domains: Approximating Complexity for the Applied Sciences | E53D23005970006 | Studio di modelli stocastici per dinamiche su domini regolari e irregolari, come anche frattali, includendo fenomeni di riflessione, con l’ausilio di operatori non locali del calcolo frazionario. | |
| 2022HKBF5C | Prof. Francesco Solombrino | Variational Analysis of Complex Systems in Materials Science, Physics and Biology | E53D23005720006 | Lo scopo del progetto è l’analisi, mediante tecniche variazionali, di sistemi complessi provenienti dalle scienze applicate, delle proprietà qualitative ed asintotiche delle soluzioni. | |
| 2022PSTWLB | Prof. Marco Trombetti | Group Theory and Applications | E53D23005870006 | Lo scopo del progetto è di fare ricerca in teoria dei gruppi infiniti, in particolare gruppi lineari, profiniti e gruppi di cardinalità elevata. |
