Selezione pubblica per titoli e colloquio. Numero assegni: 1. Area scientifica: Informatica.
Diplomi di laurea: Informatica, Ingegneria Informatica, Ingegneria delle Telecomunicazioni.
Requisiti:

• Esperienza o conoscenza nell’ambito della tematica di cui all’art. 1 dichiarato con le modalità di cui all’art. 4;
• Conoscenza di reti neurali, reti generative, tecniche di Reinforcement Learning singolo e multi-agente;
• Conoscenza di MATLAB, Python, Numpy, Pandas, Scikit learn, PyTorch, Kafka, 3GPP-NTN, 3GPP-5G, ATSSS;
• Conoscenza della lingua inglese;
• Conoscenza della lingua italiana (solo per i candidati stranieri).

Tematica di ricerca:

Approcci di apprendimento multi-agente per reti non-terrestri.

Descrizione sintetica dell'attività:

L'attività affronta lo studio e lo sviluppo di un framework Actor-Critic (AC)-Reinforcement Learning (RL) per la pianificazione del traffico in scenari NTN in cui lo stato del canale è non-stazionario a causa della variabilità della Linea di Vista, che dipende dall'elevazione di ciascun satellite dove gli apparati utente (UE) possono accedere a più di un satellite contemporaneamente per migliorare l'affidabilità del collegamento e il throughput. Ogni UE implementa il proprio agente AC-RL che compete/coopera per massimizzare la propria ricompensa in base a una metrica di Qualità dell’Esperienza.