AREA INGEGNERISTICA
I progetti approvati dal MUR in risposta ai bandi PRIN 2022 e PRIN 2022 PNRR sono finanziati dall'Unione europea – NextGenerationEU, nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), Missione 4, Componente 2, Investimento 1.1
Elenco dei progetti approvati
Advanced materials for reversible solid oxide cells (AMARILLO)
Lo sviluppo di r-SOC (Reversible solid oxide cells) richiede elettrodi a basso costo e altamente stabili per ridurre il costo di produzione e di esercizio del dispositivo. L'obiettivo generale del progetto AMARILLO è progettare nuovi elettrodi a base di elementi chimici non critici, a basso impatto ambientale e con prestazioni migliori rispetto agli elettrodi attualmente usati che contengono cobalto. Poiché il ferro è tra i più abbondanti elementi metallici sulla superficie terrestre, gli ossidi a base di ferro sono stati scelti per progettare catalizzatori altamente conduttivi ed efficienti per r-SOC. L’unità di ricerca di Bergamo si concentrerà principalmente sull'effetto del drogaggio strutturale dell’ossido ternario di ferrite di lantanio LaFeO3 appartenente alla famiglia delle perovskiti per ottenere ossidi a media e alta entropia con interessanti proprietà elettrodiche.
CUP F53D23002570006
Responsabile di unità locale: prof.ssa Isabella Natali Sora
AGeNT: leaning toward narrow-track vehicles autonomous guidance
AI-based methods to improve stratification of patients affected by Polycystic Kidney Disease using multi-parametric MRI – AI4PKD
Il progetto AI4PKD mira a sviluppare metodi basati sull'Intelligenza Artificiale per l'analisi automatica delle immagini MRI addominali nei pazienti affetti da Malattia Policistica Renale Autosomica Dominante (ADPKD), la malattia renale ereditaria più diffusa, caratterizzata dalla formazione di cisti piene di liquido nei reni che portano a danni renali cronici. Verranno addestrate reti neurali bayesiane per identificare i reni, il fegato e le componenti cistiche. Inoltre, strumenti come le mappe di attivazione e incertezza derivate dalle reti neurali, saranno sviluppate per aumentare l'affidabilità dei metodi. Verrà eseguita un'analisi radiomica per stimare modelli di stadiazione dell'ADPKD, considerando la caratterizzazione del tessuto fibrotico.
CUP F53D23000530001
Responsabile di unità locale: prof. Sergio Caravita
CARAMELLA - Contactless And ReliAble MovEment anaLysis with miLlimeter-waves rAdars
L'invecchiamento della popolazione e l’aumento delle persone colpite da patologie neurologiche porta a significative disabilità, imponendo oneri emotivi, sociali e finanziari su individui, famiglie e sistemi sanitari. Tra le principali comorbidità, vi sono i disordini dell’apparato locomotore. Risulta quindi cruciale ottenere informazioni accurate sul movimento nei contesti di vita reale al fine di facilitare trattamenti personalizzati e migliorare la qualità della vita dei pazienti riducendo i costi sanitari. In questo contesto, la tecnologia radar è una soluzione molto promettente, essendo sicura, contact-less e a basso costo. Il progetto CARAMELLA mira sviluppare e validare un sistema basato su tecnologie radar per l'analisi accurata del movimento umano.
CUP H53D23000550006
Principal Investigator: prof.ssa Elena Bergamini
Criticality Analysis for Supply Chain Availability and Dependency Evaluation
Il progetto CASCADE perseguirà tre obiettivi principali. In primo luogo, svilupperà una metodologia per l'identificazione, tra le catene di fornitura strategiche, delle materie prime associate considerate critiche, nonché di altre possibili fonti di criticità. In secondo luogo, contribuirà ad aumentare la consapevolezza delle imprese, delle associazioni industriali e dei governi sui rischi derivanti dalle criticità nelle filiere strategiche. In terzo luogo, contribuirà a promuovere la sostenibilità dell'ecosistema produttivo, analizzando come il passaggio al paradigma dell'economia circolare consenta di ridurre la dipendenza della filiera strategica dalle materie prime critiche.
CUP F53D23009330001
Responsabile di unità locale: dott.ssa Albachiara Boffelli
Design and adoption of Teaching Factories, Learning Spaces and Learning Activities for fostering the education of a responsible generation of engineers and technical students
Il progetto TECHFACT mira a supportare la formazione di studenti di ingegneria e discipline tecniche, fornendo loro le competenze necessarie per affrontare il nuovo contesto manifatturiero. L’obiettivo del progetto è quello di definire linee guida per la progettazione di nuove Learning Activities (LA) in grado di favorire un’esperienza di apprendimento efficace. Il progetto prevede che la definizione delle attività sia basato sull’utilizzo delle Teaching Factories, disponibili tra i partner del progetto, come supporto alla didattica. I risultati della ricerca saranno utili alla progettazione di LA che tengano conto di aspetti come la sostenibilità, la circolarità e la digitalizzazione.
CUP F53D23009290001
Principal Investigator: prof.ssa Fabiana Pirola
Eco-Design for Additive Manufacturing (EcoDAM): a framework to support the lightweight design
Il progetto EcoDAM mira a creare un framework integrato per l’eco-design di componenti leggeri da realizzare mediante additive manufacturing, basato sull’innovazione nelle tecnologie e sul riciclo delle polveri metalliche. L’obiettivo è ottimizzare l’intero ciclo di vita del prodotto. Tra i risultati attesi ci sono metodologie di eco-design, modelli di simulazione e la validazione sperimentale dei processi. Il principale risultato raggiunto è un configuratore parametrico basato su dati attuali e prospettici, da letteratura e sperimentali, che fornisce i parametri operativi per la produzione delle polveri metalliche e la stampa dei componenti per ridurre l’impatto ambientale.
CUP F53D23001740001
Principal Investigator: prof. Christian Spreafico
Emergency medicine 4.0: an integrated data-driven approach to improve emergency department performances
Front-end channels in a 28 nm CMOS process for Pixel detectors in future High Energy physics colliders and advanced X-ray imaging instrumentation (PiHEX)
PiHEX è fra i Progetti di ricerca di Rilevante Interesse Nazionale 2022 finanziati dal Ministero dell'Università e della Ricerca. Il progetto mira a migliorare lo stato dell'arte della strumentazione elettronica impiegata negli acceleratori di particelle ad alta luminosità (come il Large Hadron Collider al CERN) e nei sistemi di imaging a raggi X nei laser ad elettroni liberi di prossima generazione. Nel corso del progetto saranno sviluppati e caratterizzati chip prototipali che integrano matrici di canali di lettura per il readout di sensori a pixel in silicio con pitch inferiore a 100 µm.
CUP F53D23001490006
Principal Investigator: prof. Luigi Gaioni
Innovative multiphysical approach to aerospace metamaterials design
I metamateriali rappresentano una frontiera della ricerca nel campo dei materiali in quanto sono in grado di generare combinazioni di caratteristiche multifisiche. Possono fornire prestazioni strutturali, dissipare il calore, filtrare vibrazioni o accelerazioni sismiche e perturbare campi magnetici. Grazie a queste proprietà, i metamateriali suscitano grande interesse nell’industria aerospaziale, che è sempre alla ricerca di prestazioni elevate che includano diverse caratteristiche multifisiche con massa ridotta. Il progetto ha l'obiettivo di sviluppare un quadro teorico e una procedura metodologica per ottenere geometrie ottimizzate di metamateriali con prestazioni multifisiche desiderate.
CUP F53D23009910001
Responsabile di unità locale: dott. Emanuele Vincenzo Arcieri
Institutions, Education and Entrepreneurship Studies: a Novel Perspective on University Impact (IEES)
Il progetto "Institutions, Education and Entrepreneurship Studies: a Novel Perspective on University Impact" indaga il fenomeno dell'imprenditorialità studentesca nel contesto universitario, concentrandosi sulla sua diffusione e impatto in Italia. IEES esplora le attività imprenditoriali intraprese dagli studenti universitari e laureati recenti, analizzando come gli ecosistemi delle istituzioni di istruzione superiore influenzano tali manifestazioni. Un'attenzione particolare è data alle diverse modalità di manifestazione del fenomeno e al ruolo degli ecosistemi delle istituzioni di istruzione superiore come abilitatori.
CUP F53D23003040006
Principal Investigator: prof. Tommaso Minola
Micro-manufacturing technologies for structured organ-on-chip (MITO)
Il progetto MITO mira a creare un processo di produzione efficiente per una piattaforma microfluidica di "Organ-on-a-Chip" (OoC) progettata per lo sviluppo del rene. Questo dispositivo consente la co-coltura in vitro e la perfusione di cellule staminali o differenziate, simulando l'ambiente microfisiologico per imitare meglio le funzioni cellulari e migliorarne lo studio. A differenza dei tradizionali OoC prodotti in laboratorio, il sistema compatto e strutturato di MITO punta a una produzione economica e con elevati throughput, permettendo ricerche più rapide, economiche e precise. Questo OoC di nuova generazione definirà nuovi standard per i sistemi futuri, abilitando studi scalabili e specifici per il paziente.
CUP F53D23001680006
Responsabile di unità locale: prof.ssa Mariangela Quarto
NEWTON (NEtWork programmabiliTy tOols at haNds)
Con l'arrivo del 5G e delle tecnologie successive, le architetture di rete stanno evolvendo. Il paradigma edge cloud permette di soddisfare i requisiti di latenza proteggendo i dati sensibili. La tecnologia di rete sta adottando la programmabilità per un inoltro efficace del traffico e per task computazionali, utilizzando HW (es. P4) e SW (es. eBPF/XDP). NEWTON affronta le limitazioni di queste tecnologie creando un framework che espone la programmabilità di rete agli sviluppatori cloud-native. Supporta nuove esigenze come scalabilità e agilità, scomponendo le funzioni di rete in micro-componenti e utilizzando Segment Routing. NEWTON offre design di servizi complessi, infrastrutture ricche e una piattaforma di prototipazione per la programmabilità avanzata della rete.
CUP F53D23000770006
Responsabile di unità locale: prof. Fabio Martignon
POLAR: POLicy specificAtion and enfoRcement for privacy-enhanced data management
SAFEST: Trust assurance of Digital Twins for medical cyber-physical systems
Un Digital Twin (DT) è una rappresentazione virtuale di un sistema fisico, chiamato Physical Twin (PT), a cui è accoppiato tramite un flusso continuo e bidirezionale di dati. Nel contesto dei Medical Cyber-Physical Systems (MCPS), i DT possono simulare dispositivi fisici ma anche gli umani. Per questi sistemi, il progetto SAFEST (truSt Assurance of digital twins For mEdical cyber-phySical sysTems) mira a migliorare le metodologie e gli strumenti basati su DT. SAFEST identifica e si concentra su due obiettivi principali: domare la complessità causata dall'eterogeneità dei componenti DT; aumentare il livello di fiducia nei risultati e nelle indicazioni provenienti da un DT, nonostante le approssimazioni di modellazione e le incertezze causate da dati incompleti o imprecisi raccolti sul campo.
CUP F53D23004230006
Principal Investigator: prof. Angelo Mochele Gargantini
Socio-Ecological Way for a holistic mobility infrastructure planning in periurban and rural landscape
Tailor-made Light Alloys for Light Vehicles Modular Design
L'obiettivo del progetto di ricerca è lo sviluppo e la valutazione delle proprietà di una lega leggera innovativa, ad alta resistenza meccanica, ottenuta mediante stampa 3D, per la produzione di veicoli elettrici leggeri e modulari. Le tendenze alla riduzione del peso nella mobilità hanno aumentato la domanda di materiali in grado di superare i limiti della riduzione del peso e dell'efficienza strutturale. In tale contesto le leghe di alluminio sono di certo attrattive, specialmente quelle con rame, considerate ad elevata resistenza meccanica, ma scarsa resistenza alla corrosione. Il progetto analizza possibili soluzioni per proporre una lega resistente, sicura, durevole e adatta all’applicazione specifica.
CUP F53D23002550006
Principal Investigator: prof. Sergio Lorenzi
TIme-varying signals on Graphs: REal and COmplex methods - TIGRECO
Al giorno d'oggi lo studio dei grafi ha acquisito una notevole importanza, dato il loro utilizzo per descrivere la dinamica dei sistemi complessi, con significative applicazioni in svariati ambiti del mondo reale. Possono, ad esempio, essere utilizzati come modelli per le connessioni cerebrali, le reti dei social network e dei network biologici e per le modalità di diffusione delle malattie. Questo campo di ricerca ha visto una notevole espansione negli ultimi decenni, dando vita a ricerche interdisciplinari innovative. L'obiettivo principale di TIGRECO è introdurre nuovi metodi matematici per analizzare segnali a tempo variabile sui grafi, approfondendo sia l'aspetto teorico-numerica del tema che le eventuali applicazioni.
CUP F53D23002630001
Responsabile di unità locale: prof. Alessandro Monguzzi