Dottorato in
Intelligenza Artificiale, Ingegneria Biomedica e Informatica
Il Dottorato di INTELLIGENZA ARTIFICIALE, INGEGNERIA BIOMEDICA E INFORMATICA mira a sviluppare alti profili scientifici multidisciplinari che integrano competenze in ingegneria dell'informazione, ingegneria industriale, elettronica, fisica, con conoscenze nelle scienze della vita, biologia e medicina, capaci di progettare nuovi algoritmi, metodi e sistemi per la modellazione e l'analisi di dati biomedici, nonché per la modellazione e simulazione di sistemi complessi in biologia e medicina, basati su metodi di intelligenza artificiale, ingegneria informatica, bioingegneria, elettronica, fisica e nanotecnologie. Il Dottorato combina l'approccio metodologico e sistemico tipico dell'ingegneria, con le sfide legate alla complessità dei modelli e dati nelle scienze della vita, inclusi dati molecolari, biosegnali, bioimmagini, dati clinici, da sensori e strumentazione biomedica. I ricercatori che il dottorato intende formare saranno capaci di realizzare le diverse fasi dell'interfacciamento tra l'ingegneria e le scienze della vita, dalla collezione, modellazione ed analisi dati, alla simulazione, progettazione e prototipazione di sistemi, evidenziando i problemi etici posti dall'applicazione dell'intelligenza artificiale alle scienze della vita. Il corso di Dottorato fornisce competenze avanzate in settori in rapida evoluzione quali l'intelligenza artificiale, la bioingegneria, la bioinformatica, le nanotecnologie, ed in settori più consolidati quali automatica, elettronica e robotica, proponendosi di trovare soluzioni innovative a problemi centrali nelle scienze della vita, in biologia e medicina. Il dottorato si rivolge a studenti laureati sia nelle discipline STEM (ingegneria dell'informazione, ingegneria industriale, informatica, matematica, fisica), che in quelle biologiche, mediche e sanitarie. Gli studenti provenienti da un background di ingegneria, informatica, matematica, fisica, saranno introdotti ad aspetti rilevanti delle scienze della vita; mentre gli studenti con un background legato alle scienze della vita saranno introdotti alla codifica, alla modellazione e simulazione, all'analisi dei dati, alla bioingegneria, alle nanotecnologie e all'intelligenza artificiale. Il programma di studio è organizzato in modo da fornire ai dottorandi gli strumenti ottimali per l’apprendimento delle più moderne metodologie e tecnologie informatiche, fisiche e bioingegneristiche (intelligenza artificiale, network science, bioinformatica, bioingegneria, elettronica, automatica, nanotecnologie, biomateriali, modellazione di organi), utili per supportare la risoluzione di problemi nelle scienze della vita, in biologia e in medicina. Esso comprende un intenso piano formativo che comprende corsi di base e specialistici, progettati per colmare le lacune disciplinari e formare ricercatori innovativi capaci di operare all'interfaccia tra le scienze della vita e l'ingegneria. I dottorandi svolgeranno un progetto di ricerca in una delle suddette discipline, in un periodo di 3 anni, e saranno supervisionati da un team interdisciplinare formato dal Collegio dei Docenti in maniera rigorosa e continua, che darà loro la possibilità di raggiungere qualificati livelli di professionalità che potranno essere sfruttati per il prosieguo della propria carriera in ambito accademico, nel sistema della ricerca pubblicoprivata, nell’industria informatica, biomedica e biotecnologica. I dottorandi potranno inoltre collaborare con i diversi Dottorati dell'Ateneo afferenti alla Scuola di Dottorato in Scienze e Tecnologie della Vita. L'attività scientifica e di ricerca dei dottorandi avrà luogo nei Laboratori di ricerca dell’Ateneo ed in collaborazione con i seguenti 3 Centri di Ricerca di Ateneo: Data Analytics, Nanotecnologie, Neuroscienze. La formazione dei candidati prevede un periodo di stage in prestigiosi istituti di ricerca in Italia e all'estero. Il Corso di Dottorato è gestito da un Coordinatore e da un Collegio dei Docenti composto da docenti e ricercatori appartenenti a tutti i Dipartimenti dell’Ateneo.
Prof. Mario Cannataro
Rappresentante dei Dottorandi:
Attività | Anno | Semestre | Docente | CFU/ORE | Periodo |
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Analisi Di Pathways Biologici | Primo | Eugenia Allegra | 1 |
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La Sperimentazione Clinica E L’intelligenza Artificiale | Secondo | Natalia Malara | 1 |
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Systems And Synthetic Biology | Terzo | Carlo Cosentino | 1 |
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Mapping The Human Brain In Health And Disease Using Advanced Neuroimaging Techniques | Primo | Maria Eugenia Caligiuri | 1 |
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Feature Extraction From Biomedical Images | Secondo | Maria Francesca Spadea | 1.5 |
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I Prodotti Alimentari E La Nautraceutica:la Normativa Vigente | Secondo | Carolina Muscoli | 1 |
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Plastiche, Microplastiche E Tossicità-riprogettare Per Programmare | Terzo | Carolina Muscoli | 1 |
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Nanostrutture Plasmoniche Nella Biosensoristica | Secondo | Patrizio Candeloro | 1 |
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Algorithms And Tools For Health-related Information Extraction From Biomedical Images And Signals | Primo | Pierangelo Veltri | 2 |
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Motori Di Ricerca E Social Networks Per Ricerche Bibliografiche | Primo | Mario Cannataro | 1 |
14 e 15 febbraio 2024; 9:00-13:00 |
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PYTHON FOR BIOMEDICAL DATA ANALYSIS | Primo | Pietro Cinaglia | 2 |
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Analisi Di Reti In Biologia E Medicina | Primo | Marianna Milano | 2 |
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PROGETTAZIONE DI ORGANI ARTIFICIALI | Primo | Gionata Fragomeni | 1 |
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ANALISI DATA MINING DI DATI OMICI E CLINICI | Primo | Mario Cannataro | 2 |
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NETWORKS IN BIOLOGY AND MEDICINE FOR REPRESENTATION LEARNING: ADVANCES IN THE DEVELOPMENT OF SHAPE SIMILARITY | Primo | Natalia Malara | 1 |
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LAB ON A CHIP | Primo | Gerardo Perozziello | 2 |
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ANALISI DI RETI IN BIOLOGIA E MEDICINA | Primo | Gerardo Perozziello | 2 |
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DIFESA DI DISPOSITIVI MEDICI INTERCONNESSI IN AMBITO SANITARIO TRAMITE L’APPLICAZIONE DI STRATEGIE AVANZATE DI CYBERSECURITY | Primo | Eugenia Allegra | 2 |
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Challenges And Opportunities For Precision Medicine With Machine Learning And Artificial Intelligence | Terzo | Natalia Malara | 1 |
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Bio-nanomeccanica | Secondo | Francesco Gentile | 1 |
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Bioengineering Techniques And Models For Information Extraction From Biomedical Data | Secondo | Pierangelo Veltri | 1 |
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Network Science Ed Intelligenza Artificiale | Secondo | Pietro Hiram Guzzi | 1 |
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Deep Learning Ed Intelligenza Artificiale Nella Biomedicina | Secondo | Pietro Hiram Guzzi | 1 |
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Data | Titolo | ||
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2024-11-27 | -1 |
27
November
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Università Magna Graecia di Catanzaro - Aula S
14:00 - 18:00
Università Magna Graecia di Catanzaro - Aula S
-
14:00 - 18:00
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2025-06-06 | 1 |
06
June
|
Department of Computer Science and Technology & Wolfson College, University of Cambridge, UK
18:00 - 19:00
Department of Computer Science and Technology & Wolfson College, University of Cambridge, UK
-
18:00 - 19:00
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Data Documento | Titolo | |
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19/04/2024 | Verbale-Collegio-DDR-IAIBI-2024-04-19 | 2024 |
28/02/2024 | Verbale-Collegio-DDR-IAIBI-2024-02-28 | 2024 |
05/02/2024 | Verbale-Collegio-DDR-IAIBI-2024-02-05 | 2024 |