Posizione di dottorato in valutazione della resilienza supportata dall'IA per infrastrutture di trasporto climaticamente neutre

Posizione di dottorato in valutazione della resilienza supportata dall'IA per infrastrutture di trasporto climaticamente neutre # 100%, Zurich, fixed-term #### print Drucken  La Chair of Infrastructure Management, guidata dal Professor Dr. Bryan T. Adey all'interno dell'Institute of Construction and Infrastructure Management del Department of Civil, Environmental, and Geomatic Engineering, ha un'apertura per uno studente di dottorato in resilienza delle infrastrutture di trasporto. La posizione fa parte del progetto EU Horizon SHIFTIN, che mira ad accelerare la transizione verso infrastrutture di trasporto climaticamente neutre, resilienti e favorevoli alla biodiversità entro il 2050. La ricerca dottorale si concentrerà sullo sviluppo di metodologie di stress-testing supportate dall'IA e di surrogate-modelling per valutare la resilienza di sistemi di infrastrutture di trasporto interdipendenti sotto scenari legati al clima e multi-hazard. Il lavoro supporterà una valutazione rapida e basata sull'evidenza di strategie di progettazione, adeguamento, manutenzione e ripristino su scale di asset, corridoio e rete. Contesto del progetto ## SHIFTIN è un progetto EU Horizon che mira ad accelerare la transizione verso infrastrutture di trasporto climaticamente neutre, resilienti e favorevoli alla biodiversità entro il 2050. Strade, ferrovie e porti sono essenziali per la mobilità e l'attività economica europea, ma consumano anche grandi volumi di materie prime, generano emissioni di gas serra e inquinanti atmosferici, frammentano gli habitat e sono sempre più esposti a rischi legati al clima come inondazioni, frane e ondate di calore. Per affrontare queste sfide, SHIFTIN dimostrerà e combinerà materiali da costruzione circolari a basse emissioni di carbonio, soluzioni basate sulla natura, tecnologie di monitoraggio avanzate e strumenti digitali di supporto alle decisioni. Piloti su larga scala in quattro corridoi TEN-T copriranno contesti stradali, ferroviari e portuali, integrando il monitoraggio delle infrastrutture, il rilevamento satellitare e di bordo, il monitoraggio della salute strutturale abilitato IoT e l'analisi supportata dall'IA. A Digital Twin-based Integrated Decision Support Platform convertirà i risultati del monitoraggio e della modellazione in indicatori trasparenti dell'intero ciclo di vita per carbonio, circolarità, resilienza, biodiversità e costi. Questi risultati supporteranno casi aziendali robusti, la pianificazione della manutenzione, gli appalti pubblici verdi e una più ampia adozione di soluzioni infrastrutturali sostenibili e resilienti attraverso le reti di trasporto europee. All'interno di questo progetto più ampio, la ricerca di dottorato si concentrerà sullo stress-testing supportato dall'IA e sul surrogate modelling per la resilienza delle infrastrutture di trasporto. L'obiettivo è consentire una valutazione rapida di molti scenari di pericolo, interruzione, ripristino e intervento, supportando il processo decisionale pratico per sistemi di trasporto sostenibili e resilienti al clima. Descrizione del lavoro ## Questo dottorato mira ad avanzare lo stato dell'arte nella valutazione della resilienza supportata dall'IA e informata dalla simulazione per le infrastrutture di trasporto. Collaborando strettamente con partner accademici, industriali, delle infrastrutture e del settore pubblico in tutta Europa, il candidato contribuirà allo sviluppo di framework di stress-testing, algoritmi di surrogate modelling e strumenti di supporto alle decisioni per sistemi di trasporto sostenibili e resilienti al clima. I compiti principali del candidato includeranno: • Sviluppo di modelli surrogati supportati dall'IA per lo stress testing delle infrastrutture • Collegamento dei modelli surrogati con simulazioni basate su agenti e sulla rete • Valutazione delle interdipendenze delle infrastrutture e dei vincoli di ripristino • Supporto alla valutazione della resilienza su scale di asset, corridoio e rete • Contributo all'analisi costi-benefici e al supporto decisionale • Affrontare incertezza, affidabilità e spiegabilità • Integrazione dei risultati con digital-twin e dati di monitoraggio • Collaborazione con il consorzio del progetto europeo Profilo ## • Un Master-s degree in civil engineering, transport engineering, infrastructure systems, environmental engineering, computational engineering, data science, o un campo strettamente correlato • Forti capacità quantitative e di programmazione, preferibilmente in Python, con esperienza in machine learning, modellazione statistica, simulazione, ottimizzazione, analisi dei dati o analisi geospaziale/di rete • Eccellenti capacità di inglese scritto e parlato • La conoscenza del tedesco o di un'altra lingua europea è un vantaggio ma non è richiesta Luogo di lavoro ## Workplace ## Offriamo ## • Il tuo lavoro con impatto: Diventa parte di ETH Zurich, che non solo supporta il tuo sviluppo professionale, ma contribuisce attivamente al cambiamento positivo nella società • Puoi aspettarti numerosi benefici, come abbonamenti stagionali per il trasporto pubblico e car sharing, una vasta gamma di sport offerti dall'ASVZ, assistenza all'infanzia e attraenti benefici pensionistici chevron\_right Lavorare, insegnare e fare ricerca presso ETH Zurich Valorizziamo la diversità e la sostenibilità ## In linea con i nostri valori, ETH Zurich incoraggia una cultura inclusiva. Promuoviamo l'uguaglianza di opportunità, valorizziamo la diversità e coltiviamo un ambiente di lavoro e di apprendimento in cui i diritti e la dignità di tutto il nostro personale e dei nostri studenti siano rispettati. Visita il nostro sito web Equal Opportunities and Diversity per scoprire come garantiamo un ambiente equo e aperto che permetta a tutti di crescere e fiorire. La sostenibilità è un valore fondamentale per noi - lavoriamo costantemente verso un futuro climaticamente neutro. Curiosi? Anche noi. ## Non vediamo l'ora di ricevere la tua