Premio Giovani Ricercatori Euregio

Anche quest’anno, i giovani ricercatori e le ricercatrici dell’Euregio Tirolo-Alto Adige-Trentino sono stati invitati a presentare i loro lavori di ricerca in occasione della tredicesima edizione del progetto.

Vincitori del Premio Giovani Ricercatori dell'Euregio 2024: da sinistra Simone Marchiori (Assessore della Provincia Autonoma di Trento), Arno Kompatscher (Presidente dell'Euregio e Presidente della Provincia Autonoma di Bolzano), Ulrike Tappeiner (Presidente della Giuria e Presidente della Libera Università di Bolzano), Barbara Thaler (Presidente della Camera di Commercio del Tirolo), Nadja Gruber (3° posto), Ariele Zanfei (1° posto), Roberto Andreotti (2° posto), Michl Ebner (Presidente della Camera di Commercio di Bolzano) e Anton Mattle (Capitano del Tirolo). © Land Tirol/Sedlak

Schließen

In occasione delle Giornate del Tirolo, che quest’anno sono dedicate al tema "Intelligenza artificiale nell’Euregio", giovani ricercatori e ricercatrici sotto i 35 anni (nati dopo il 16/08/1989) hanno la possibilità di poter presentare i propri progetti di ricerca davanti a una giuria di alto livello e di confrontarsi direttamente sul tema con rinomati scienziati e leader politici.

Anche quest'anno giovani ricercatori dell'intera Euregio hanno affrontato il tema centrale del Tiroltag 2024, l'intelligenza artificiale. Sei dei 44 progetti presentati hanno raggiunto la finale, dove hanno presentato ad Alpbach i loro approcci di ricerca sul tema dell'intelligenza artificiale. Nel corso della cerimonia di premiazione, svoltasi la sera del 17 agosto 2024, l'attuale presidente dell'Euregio Arno Kompatscher (Alto Adige), il padrone di casa Anton Mattle (Tirolo) e l'assessore provinciale Simone Marchiori (Trentino) hanno consegnato i tre premi sponsorizzati delle Camere di commercio dei tre territori dell'Euregio.

Il Premio Giovani Ricercatori dell'Euregio per giovani ricercatori sotto i 35 anni è stato consegnato ad Ariele Zanfei di AIAQUA UNIBZ spinn-off. Nel suo lavoro “Developing AI-based methods to support a transition towards sustainable water management in Euregio”, Ariele Zanfei ha affrontato la questione di come l'intelligenza artificiale possa aiutarci nella transizione verso una gestione sostenibile dell'acqua, ad esempio prevedendo il consumo futuro di acqua negli acquedotti tramite algoritmi, sviluppando gemelli digitali delle nostre reti idriche, rilevando perdite e rotture in tempo reale e molto altro.

Premio Giovani Ricercatori Euregio 2024: i vincitori

1° posto: Ariele Zanfei, AIAQUA UNIBZ spinn-off
Progetto “Developing AI-based methods to support a transition towards sustainable water management in Euregio” (Misure di supporto dell'AI nella transizione verso una gestione più sostenibile dell'acqua nell'Euregio)

2° posto: Roberto Andreotti, Università di Trento
Progetto “A Multidisciplinary Framework for Applicative Structural Diagnosis based on Acoustic Emissions and Artificial Intelligence” (utilizzo di emissioni acustiche e intelligenza artificiale per l'eventuale diagnosi di danni o punti deboli in materiali o strutture)

3° posto: Nadja Gruber, Università di Innsbruck e VASCage
Progetto “Optimising MRI of premature babies with artificial intelligence” (ottimizzazione delle scansioni MRI (risonanza magnetica) nei neonati prematuri con l'aiuto dell'intelligenza artificiale (AI))

I sei finalisti (da sinistra): Daniele Marinelli, Ariele Zanfei (1° posto), Roberto Andreotti (2° posto), Nadja Gruber (3° posto), Federico Simeoni, Annika Gnädinger © EFA/Pungovschi

Schließen

Download:

Brevi descrizioni dei finalisti

Categoria 1: Economia, scienze sociali, diritto, istruzione e scienze umane

Annika Gnädinger: Identifying AI-related Skills in VET: A Delphi Study

Il mio progetto di ricerca, che fa parte dell'iniziativa AI4VET4AI finanziata dall'UE, mira a identificare le competenze legate all'IA in cinque settori chiave in Austria: agricoltura, istruzione, sanità, produzione e turismo. Nell'ambito del progetto AI4VET4AI, finanziato dall'UE, il mio studio si concentra sulle competenze essenziali necessarie oggi e in futuro. Utilizzando un approccio di studio Delphi condotto in tre fasi, abbiamo raccolto le opinioni di 30 partecipanti a questi settori. L'obiettivo è scoprire se esiste un consenso su quali competenze sono percepite come critiche e dovrebbero essere incluse nei programmi e nelle risorse educative.

Federico Simeoni: NonbAInary: A Nonbinary Critique to Generative AI

All'incrocio tra informatica e teoria queer, NonbAInary propone la nonbinarietà come lente critica per superare la residualità categoriale - gli elementi che non si adattano a una tassonomia a causa della loro natura mista. In effetti, la nonbinarietà consiste nel trasformare categorie opposte in assi coesistenti che generano uno spettro di possibilità miste. Concentrandosi sulle distorsioni dell'identità nei modelli visivi generativi di intelligenza artificiale, NonbAInary analizza come questi possano produrre rappresentazioni problematiche delle identità non binarie di genere o socioculturali, in quanto sfuggono ai processi di dataficazione e mancano quindi nei dataset di addestramento. Il progetto inquadra l'identità sudtirolese come una nonbinarietà germanica/italica.

Categoria 2: Scienze tecniche

Roberto Andreotti: A Multidisciplinary Framework for Applicative Structural Diagnosis based on Acoustic Emissions and Artificial Intelligence

Il tema della manutenzione delle infrastrutture ha acquisito notevole importanza a seguito dei collassi di ponti degli ultimi anni, i quali hanno evidenziato sia l’invecchiamento ed il degrado delle reti infrastrutturali, sia l’inaffidabilità degli attuali sistemi di monitoraggio nella stima preventiva del danno. Questo lavoro propone un’innovazione nella tecnica di monitoraggio strutturale, cioè l’unione di sensori sensibili al danno strutturale insieme a metodi di intelligenza artificiale per la gestione efficace dei dati. Ciò fornisce uno strumento affidabile per la rilevazione di potenziali situazioni pericolose a livello strutturale, necessario a garantire una pronta manutenzione.

Ariele Zanfei: Developing AI-based methods to support a transition towards sustainable water management in Euregio

Come può l'IA supportarci nella transizione verso una gestione dell'acqua più sostenibile? In Trentino-Alto Adige abbiamo un problema importante legato alla gestione dell'acqua con reti idriche usurate e con importanti perdite. Durante la mia ricerca, mi sono reso conto che l'intelligenza artificiale potrebbe essere la chiave per un completo cambiamento di paradigma nella gestione dell'acqua. Ho studiato sistemi di intelligenza artificiale per costruire algoritmi che potessero consentire un risparmio idrico e un uso più intelligente dell'acqua. Come? Sviluppando algoritmi predittivi per il consumo futuro di acqua dei nostri acquedotti, sviluppando digital-twins delle nostre reti idriche, rilevando perdite e rotture in tempo reale, e molto altro ancora.

Categoria 3: Scienze naturali e medicina

Nadja Gruber: Optimising MRI of premature babies with artificial intelligence

La prematurità si verifica prima delle 37 settimane di gestazione ed è una delle principali cause di morte infantile, che colpisce fino al 18% in tutto il mondo. I bambini prematuri vengono spesso sottoposti a risonanza magnetica per individuare le anomalie cerebrali, con previsioni basate sull'analisi manuale del radiologo. In un team multidisciplinare, abbiamo sviluppato un approccio guidato dall'intelligenza artificiale per analizzare le regioni cerebrali dei neonati pretermine, migliorando l'efficienza clinica. Il nostro algoritmo di deep learning, pubblicato sulla rivista “Artificial Intelligence in Medicine”, è stato integrato nei flussi di lavoro clinici per supportare la diagnosi e il trattamento. Il nostro strumento offre interfacce di facile utilizzo e migliora i risultati per i neonati prematuri consentendo decisioni cliniche accurate.

Daniele Marinelli: Forest Remote Sensing for Disturbances Mapping

Un insetto chiamato bostrico, che scava nel legno dell'abete rosso, sta invadendo le foreste del Trentino-Alto Adige causando un'emergenza ambientale. Per contenere l'infestazione, è essenziale monitorarne la diffusione identificando tempestivamente i nuovi attacchi. I satelliti Sentinel-2, vere e proprie sentinelle spaziali, ci aiutano in questo: grazie a speciali sensori scattano una foto della regione ogni 5 giorni e misurano la luce solare riflessa dalla vegetazione, rilevando dettagli invisibili all'occhio umano. Questo ci fornisce informazioni sullo stato di salute della vegetazione. L'obiettivo di questa ricerca è analizzare queste immagini per identificare automaticamente le aree colpite dal bostrico.