Titolari di assegno di ricerca (AR) - Informatica (Prof.ssa Russo, Barbara- pos. 2)
Decreto del Rettore n. 2064/2024 del 22.11.2024
Sistema IoT abilitato al comportamento (BeT)
Progetto PRIN 2022 BeT - codice 2022TEPX4R. Finanziamento dell’Unione Europea – NextGenerationEU – PNRR M4.C2.1.1. + CyberSecurity Lab (CSLab) CUP I53C23001690009. Acronimo progetto “CSLab” Codice progetto “EFRE1039” Programma EFRE-FESR 2021-2027
Scadenza invio domande e pubblicazioni:
17.12.2024 ore 12:00 (mezzogiorno)
Descrizione dell'attività di ricerca:
1. Task 1: Modellazione dei pattern di comportamento umano
Il ricercatore definirà approcci e strumenti per catturare, comprendere e modellare i modelli comportamentali umani in relazione al comportamento e alla tecnologia IoT (tecnologia BeT), estendendo le teorie esistenti, considerando la possibile influenza delle tecnologie AI sulle decisioni umane e la spiegabilità delle loro raccomandazioni.
2. Task 2: Modelli di interazione bi-causale
Il ricercatore studierà i modelli di interazione emergenti tra gli esseri umani e i sistemi BeT. Utilizzerà approcci qualitativi e quantitativi per studiare valori di QoE-QoS derivati dai casi d'uso e dalle simulazioni e quindi determinare i legami di correlazione e bi-causalità tra i cambiamenti dei comportamenti umani e la QoE-QoS.
3. Task 3: Rilevamento di anti-pattern QoE-QoS
Il ricercatore svilupperà una definizione di anti-pattern che tenga conto del degrado della QoE in aggiunta agli aspetti più tradizionali della qualità. Il ricercatore svilupperà metodi di monitoraggio per rilevare il degrado (transitorio) della QoE-QoS e risalire alle possibili cause, compresi i fattori di progettazione, combinati con l'ambiente e i fattori umani.
4. Task 4: Impostazione, esecuzione e report di studi empirici
Universitätsplatz 1 - piazza Università Bolzano, Italy
#J-18808-Ljbffr