Concorso di ammissione 40° ciclo

Bando dottorati nazionali


Obiettivi formativi del dottorato

Il Dottorato di Interesse Nazionale in Intelligenza Artificiale di Sapienza costituisce la continuazione dell'esperienza rappresentata dalla federazione dei cinque Dottorati Nazionali in Intelligenza Artificiale (Artificial Intelligence, AI) iniziati nel novembre 2021 e descritti nel sito PhD-AI.it. Ciascuno di essi riguarda un tema centrale per la trasformazione digitale della società, ovvero la disciplina dell'Intelligenza artificiale, è guidato da una università capofila, aggrega un ampio consorzio di atenei e di enti di ricerca e collabora con tutti gli altri a diversi livelli, formando una vera e propria rete di dottorati, che hanno una base comune focalizzata sugli aspetti fondazionali dell’AI e 5 aree di specializzazione, descritti qui di seguito con l'indicazione dei corrispondenti capofila:

• Health and life sciences - capofila: Università Campus Bio-Medico di Roma
• Agrifood and environment - capofila: Università di Napoli Federico II
• Government and public bodies - capofila: Sapienza Università di Roma
• Industry - capofila: Politecnico di Torino
• Society - capofila: Università di Pisa.

A livello generale il dottorato nazionale è stato istituito al fine di mobilitare la comunità scientifica italiana per confezionare una federazione di corsi di dottorato in AI al più alto livello scientifico, tale da dare impulso alla ricerca e all’innovazione industriale e sociale del paese. Sia a livello dei fondamenti dell'AI sia a livello di effetto trasformativo dell'AI, i temi del Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale sono caratterizzati da una forte natura multidisciplinare, che promuove l'integrazione di principi, metodologie e tecnologie di diverse aree, incluse l'informatica, la matematica, la fisica, la robotica, la biologia e le scienze cognitive. Al corso di Dottorato Nazionale in AI in Sapienza contribuiscono come partecipanti, oltre alla Sapienza, le seguenti università ed i seguenti enti:

- Università dell'Aquila
- Politecnico di Bari
- Libera Università di Bolzano
- Università di Brescia
- Università di Cagliari
- Università della Calabria
- Università di Genova
- Università di Roma Tre
- Università di Verona
- Università di Udine
- Gran Sasso Institute
- Fondazione Bruno Kessler
- UniTelma Sapienza
- CNR

Specifici obiettivi del PhD-AI sono:
• Costruire una comunità di giovani ricercatori in formazione e di ricercatori in AI distribuiti a livello territoriale e disciplinare;
• Favorire lo scambio di esperienze multi-disciplinari tra i nodi della rete attraverso i periodi di mobilità didattica e di ricerca dei dottorandi;
• Integrare e rafforzare la rete italiana di centri di ricerca in AI, anche in rapporto al programma europeo ICT-48-H2020 “Towards a vibrant European network of AI excellence centres” e alla strategia europea di sviluppo di AI degna di fiducia e incentrata sull'essere umano.

Specifiche economiche

Tipologia 1: DM629
Transizione digitale Generiche Pubblica Amministrazione Patrimonio culturale
1 1 1 0

Tipologia 2: DM630 Tipologia 3: Partenariati estesi Tipologia 4: Enti terzi ed Eccellenza Tipologia 5: Sapienza
19 2 14 7

Senza borsa
3

Tematiche, curriculum e competenze specifiche
Themes, curriculum and specific competence

Borse ex D.M. 629: 3


Tematica: High quality Artificial Intelligence Systems
High quality Artificial Intelligence Systems
Soggetto finanziatore: DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INFORMATICA,AUTOMATICA E GESTIONALE (DIAG) - SAPIENZA
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Una sede del Dottorato Nazionale

Tematica: Tecniche di verifica per il Deep Reinforcement Learning
Verification techinques for Deep Reinforcement Learning
Soggetto finanziatore: UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI VERONA
Sede prevalente di svolgimento delle attività: UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI VERONA

Tematica: Data-centric high quality Artificial Intelligence systems
Data-centric high quality Artificial Intelligence systems
Soggetto finanziatore: DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INFORMATICA,AUTOMATICA E GESTIONALE (DIAG) - SAPIENZA
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza Università di Roma

Borse ex D.M. 630: 19


Tematica: AI-based solutions for product classification, customer profiling, time-series analysis and data driven marketing strategies in the retail sector
AI-based solutions for product classification, customer profiling, time-series analysis and data driven marketing strategies in the retail sector
Soggetto finanziatore: Unitelma Sapienza
Soggetto co-finanziatore:Infocube
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Unitelma Sapienza

Tematica: Next-generation Italian and Multilingual Large Language Models and their evaluation
Next-generation Italian and Multilingual Large Language Models and their evaluation
Soggetto finanziatore: Sapienza Università di Roma
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza (and Babelscape)

Tematica: AI e Sostenibilità Digitale
AI and Digital Sustainability
Soggetto finanziatore: Sapienza Università di Roma
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza (and Digital Transformation Institute ETS)

Tematica: AI-enabled robots to mimic consumer habits in home care applications
AI-enabled robots to mimic consumer habits in home care applications
Soggetto finanziatore: Sapienza Università di Roma
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza (and Procter and Gamble)

Tematica: IA applicata al mondo del luxury&fashion
AI applied to luxury&fashion
Soggetto finanziatore: Sapienza Università di Roma
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza (and Icubed Srl

Tematica: Predictive analytics for retail
Predictive analytics for retail
Soggetto finanziatore: Sapienza Università di Roma
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza (and Lodestar SPA)

Tematica: Deductive e inductive reasoning for building Multimodal LLMs
Deductive e inductive reasoning for building Multimodal LLMs
Soggetto finanziatore: Sapienza Università di Roma
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza (and Almawave SPA)

Tematica: Advanced Large Language Model Applications and Robotics
Advanced Large Language Model Applications and Robotics
Soggetto finanziatore: Sapienza Università di Roma
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza (and Fastweb SPA)

Tematica: Generative AI for process mining
Generative AI for process mining
Soggetto finanziatore: Sapienza Università di Roma
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza (and SAP)

Tematica: Brain-based implementation of Grounded World Models”
Brain-based implementation of Grounded World Models”
Soggetto finanziatore: Sapienza Università di Roma
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza (and CNR-ISTC)

Tematica: Novel techniques of neurosymbolic reasoning with frame-based knowledge graphs
Novel techniques of neurosymbolic reasoning with frame-based knowledge graphs
Soggetto finanziatore: Sapienza Università di Roma
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Sapienza (and CNR-ISTC)

Tematica: Neural Networks and Sensors Data fusion
Neural Networks and Sensors Data fusion
Soggetto finanziatore: UnitelmaSapienza
Soggetto co-finanziatore:3EM GROUP SRL
Sede prevalente di svolgimento delle attività: UnitelmaSapienza

Tematica: Knowledge representation and Reasoning for Green-aware AI
⁠Knowledge representation and Reasoning for Green-aware AI
Soggetto finanziatore: Università della Calabria
Soggetto co-finanziatore:DLVSYSTEM S.R.L.
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Università della Calabria

Tematica: Learning e Generative AI for Planning and Natural Language Processing
Learning e Generative AI for Planning and Natural Language Processing
Soggetto finanziatore: Università di Brescia
Soggetto co-finanziatore:FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Università di Brescia

Tematica: Artificial Intelligence for Smart mobility
Artificial Intelligence for Smart mobility
Soggetto finanziatore: UnitelmaSapienza
Soggetto co-finanziatore:NETGROUP S.P.A.
Sede prevalente di svolgimento delle attività: UnitelmaSapienza

Tematica: Advanced AI Techniques for Anomaly Detection and Churn Prediction through Time Series Analysis and Customer/Product Clustering
Advanced AI Techniques for Anomaly Detection and Churn Prediction through Time Series Analysis and Customer/Product Clustering
Soggetto finanziatore: UnitelmaSapienza
Soggetto co-finanziatore:ELIF S.R.L.
Sede prevalente di svolgimento delle attività: UnitelmaSapienza

Tematica: Runtime verification (monitoring) and machine learning
Runtime verification (monitoring) and machine learning
Soggetto finanziatore: Università di Udine
Soggetto co-finanziatore:BEANTECH S.R.L.
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Università di Udine

Tematica: Robust Machine Learning for Web Application Vulnerability Detection
Robust Machine Learning for Web Application Vulnerability Detection
Soggetto finanziatore: Cagliari (and Pluribus One srl)
Soggetto co-finanziatore:UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CAGLIARI
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Cagliari (and Pluribus One srl)

Tematica: Robust Machine Learning against Adversarial and Out-of-Distribution Drift
Robust Machine Learning against Adversarial and Out-of-Distribution Drift
Soggetto finanziatore: Cagliari (and Huawey)
Soggetto co-finanziatore:UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CAGLIARI
Sede prevalente di svolgimento delle attività: Cagliari (and Huawey)

Borse ENTI TERZI, PARTENARIATI ESTESI, ECCELLENZA


Tematica: Interacting in Complex Environments through Large Multimodal Models
Ente finanziatore: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Interacting in Complex Environments through Large Multimodal Models
Funded by: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Required skills: no specific skill required

Sede: FONDAZIONE BRUNO KESSLER, Trento

Tematica: Neuro-symbolic Reinforcement Learning for Automated Temporal Planning
Ente finanziatore: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Neuro-symbolic Reinforcement Learning for Automated Temporal Planning
Funded by: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Required skills: no specific skill required

Sede: FONDAZIONE BRUNO KESSLER, Trento

Tematica: Learning of guidance for temporal planning with resources
Ente finanziatore: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Learning of guidance for temporal planning with resources
Funded by: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Required skills: no specific skill required

Sede: FONDAZIONE BRUNO KESSLER, Trento

Tematica: Advancing Personalized Medicine through Innovative Molecular Analysis and Machine Learning
Ente finanziatore: UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI VERONA
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Advancing Personalized Medicine through Innovative Molecular Analysis and Machine Learning
Funded by: UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI VERONA
Required skills: no specific skill required

Sede: UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI VERONA

Tematica: Creation and Evaluation of Semantically-enhanced Large Multimodal Models
Ente finanziatore: DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INFORMATICA,AUTOMATICA E GESTIONALE (DIAG) - SAPIENZA
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Creation and Evaluation of Semantically-enhanced Large Multimodal Models
Funded by: DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INFORMATICA,AUTOMATICA E GESTIONALE (DIAG) - SAPIENZA
Required skills: no specific skill required

Sede: Sapienza Università di Roma

Tematica: Localization in spatial environments for quadrupedal/bipedal robots
Ente finanziatore: DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INFORMATICA,AUTOMATICA E GESTIONALE (DIAG) - SAPIENZA
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Localization in spatial environments for quadrupedal/bipedal robots
Funded by: DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INFORMATICA,AUTOMATICA E GESTIONALE (DIAG) - SAPIENZA
Required skills: no specific skill required

Sede: Sapienza Università di Roma

Tematica: Un approccio semantico all'accesso "privacy-preserving" ai dati e alla conoscenza
Ente finanziatore: AGENZIA PER LA CYBERSICUREZZA NAZIONALE
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- A semantic approach to privacy-preserving access to data and knowledge
Funded by: AGENZIA PER LA CYBERSICUREZZA NAZIONALE
Required skills: no specific skill required

Sede: Una sede del Dottorato Nazionale

Tematica: Security and Safety of Artificial Intelligence Systems with Multi-Modal Large Language Models
Ente finanziatore: UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI GENOVA
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Security and Safety of Artificial Intelligence Systems with Multi-Modal Large Language Models
Funded by: UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI GENOVA
Required skills: no specific skill required

Sede: UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI GENOVA

Tematica: AI-based understanding of engineering diagrams
Ente finanziatore: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- AI-based understanding of engineering diagrams
Funded by: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Required skills: no specific skill required

Sede: FONDAZIONE BRUNO KESSLER, Trento

Tematica: Automated Deduction for Fault Propagation Graphs
Ente finanziatore: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Automated Deduction for Fault Propagation Graphs
Funded by: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Required skills: no specific skill required

Sede: FONDAZIONE BRUNO KESSLER, Trento

Tematica: Contract-Based Reasoning for Distributed Temporal Networks with Uncertainty
Ente finanziatore: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Contract-Based Reasoning for Distributed Temporal Networks with Uncertainty
Funded by: FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Required skills: no specific skill required

Sede: FONDAZIONE BRUNO KESSLER, Trento

Tematica: Intelligent support to learning and teaching
Ente finanziatore: CINECA CONSORZIO INTERUNIVERSITARIO
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Intelligent support to learning and teaching
Funded by: CINECA CONSORZIO INTERUNIVERSITARIO
Required skills: no specific skill required

Sede: Sapienza Università di Roma

Tematica: AI for data and process mining, management and processing
Ente finanziatore: LIBERA UNIVERSITÀ DI BOLZANO
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- AI for data and process mining, management and processing
Funded by: LIBERA UNIVERSITÀ DI BOLZANO
Required skills: no specific skill required

Sede: Libera Università di Bolzano

Tematica: The use of Large Language Models (LLM) in Geophysics and in particular on the estimation of earthquake location, magnitude and source parameters for natural faults and laboratory experiments
Ente finanziatore: DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELLA TERRA
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
Sede: Sapienza Università di Roma

Tematica: Physics-informed spectral and topological graph neural networks
Ente finanziatore: BORSA PNRR - PARTENARIATO ESTESO 1 - SPOKE 5
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Physics-informed spectral and topological graph neural networks
Funded by: BORSA PNRR - PARTENARIATO ESTESO 1 - SPOKE 5
Required skills: no specific skill required

Sede: Sapienza Università di Roma

Tematica: Deductive and inductive reasoning in knowledge graphs
Ente finanziatore: BORSA PNRR - PARTENARIATO ESTESO 1 - SPOKE 5
Competenze richieste: nessuna competenza specifica richiesta
- Deductive and inductive reasoning in knowledge graphs
Funded by: BORSA PNRR - PARTENARIATO ESTESO 1 - SPOKE 5
Required skills: no specific skill required

Sede: Sapienza Università di Roma

Borse Sapienza: 7


Procedura concorsuale

Valutazione titoli La valutazione dei titoli include la valutazione del curriculum e del progetto di ricerca. La valutazione del CV include la valutazione della carriera accademica, delle eventuali pubblicazioni e lettere di presentazione a sostegno del candidato. Del progetto di ricerca presentato dal candidato verranno in particolare valutati la descrizione dello stato dell’arte, l’originalità ed il contenuto innovativo, la chiarezza e la completezza dell’esposizione degli obiettivi, delle metodologie e dei potenziali risultati, la pertinenza del progetto con gli obiettivi formativi del dottorato. Il punteggio minimo per la valutazione dei titoli è di 40/60 punti. La documentazione presentata dal candidato può essere indifferentemente in italiano o in inglese.

Prova orale La prova orale si svolgerà in lingua inglese. Ad ogni candidato la Commissione chiederà di presentare il proprio progetto di ricerca e, a seguire, porrà domande sullo stesso progetto di ricerca, sul CV e sulle aspettative per il dottorato, valutando la chiarezza e la completezza nella presentazione del tema di ricerca, la competenza metodologica e tecnica, l’attitudine alla ricerca e all’approfondimento scientifico e l’interesse verso la posizione di dottorando nel Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale. Il punteggio minimo per la prova orale è di 28/40 punti.
lingua INGLESE


Informazioni e recapiti phd.uniroma1.it/phd-ai
Eventuali ulteriori informazioni phd.uniroma1.it/phd-ai

Curriculum studiorum

data e voto di laurea (obbligatorio)
elenco degli esami sostenuti per la laurea MAGISTRALE e relative votazioni (obbligatorio)
elenco degli esami sostenuti per la laurea TRIENNALE e relative votazioni
data e voto della laurea TRIENNALE
elenco cronologico di Borse di studio, Assegni di ricerca (et similia) percepiti
Diplomi/attestati di partecipazione di corsi universitari post-lauream
Attestati di partecipazione a gruppi di ricerca
Altri riconoscimenti (p. es.: premiazione in concorsi, seconda laurea)

Ulteriore documentazione richiesta ai candidati

§ progetto di ricerca (research project)
obbligatorio, da caricare entro le ore 23:59 del 10/07/2024

§ prima lettera di presentazione (a cura di un docente)
non obbligatorio, la lettera dovrà essere caricata dal candidato sul modulo di domanda, da caricare entro le ore 23:59 del 10/07/2024

§ seconda lettera di presentazione (a cura di un docente)
non obbligatorio, la lettera dovrà essere caricata dal candidato sul modulo di domanda, da caricare entro le ore 23:59 del 10/07/2024

§ elenco delle pubblicazioni
non obbligatorio, da caricare entro le ore 23:59 del 10/07/2024

§ pubblicazioni (un pdf per ciascuna)
non obbligatorio, da caricare entro le ore 23:59 del 10/07/2024

§ Curriculum Vitae et Studiorum
obbligatorio, da caricare entro le ore 23:59 del 10/07/2024

Competenza linguistica richiesta ai candidati

Il candidato dovrà obbligatoriamente conoscere le seguenti lingue:
INGLESE

Diario delle prove concorsuali

Valutazione titoli
giorno11/07/2024
notenon indicato
pubblicazione sull'alboNO
pubblicazione sul sito internetSI
indirizzo del sitohttps://phd.uniroma1.it/web/DOTTORATO-NAZIONALE-IN-INTELLIGENZA-ARTIFICIALE_nD3764.aspx
giorno della pubblicazione18/07/2024
info e recapitiphd.ai@diag.uniroma1.it

Prova orale
giorno19/07/2024
notenon indicato
ora09:00
aulaTelematico (on-line)
indirizzoVerrà reso pubblico il calendario della prova orale, che comunque si svolgerà tra l'8/07/2024 al 26/07/2024 (The oral exam will be held between 8/7/2024 and 26/7/2024. The schedule will be published on-line)
pubblicazione sull'alboNO
pubblicazione sul sito internetSI
indirizzo del sitohttps://phd.uniroma1.it/web/DOTTORATO-NAZIONALE-IN-INTELLIGENZA-ARTIFICIALE_nD3764.aspx
giorno della pubblicazione26/07/2024
info e recapitiphd.ai@diag.uniroma1.it


Giorno della pubblicazione dell'esito finale: 26/07/2024

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