Opportunità di tesi magistrale presso AFI-Lab
AFI-Lab offre un’ampia gamma di temi per tesi di laurea magistrale, organizzati in tre principali aree di ricerca che riflettono le competenze del laboratorio nell’ingegneria agraria, nella sostenibilità e nell’innovazione digitale. Queste aree comprendono lo sviluppo e la valutazione di sistemi agricoli avanzati, combinando sperimentazioni in campo, analisi di laboratorio e approcci basati sui dati.
I temi sono raggruppati per facilitare l’individuazione dell’ambito più adatto ai tuoi interessi e al tuo percorso. Seleziona un settore per scoprire le tesi disponibili e approfondire le specifiche opportunità di ricerca.
Settore 1 – Ingegneria agraria e meccanizzazione
Frutticoltura senza combustibili fossili – Valutazione del potenziale di elettrificazione nella filiera di produzione delle mele da una prospettiva tecnologica
Tema
Il lavoro si svolge nell’ambito di un progetto di cooperazione con il Centro di Sperimentazione Laimburg presso l’azienda agricola statale “Bauernhof Binnenland, Binnenland 1, 39040 Auer”. Il sistema produttivo oggetto di studio è la coltivazione del melo. Tutte le unità di trazione (trattori e attrezzature) sono dotate di dispositivi di misura per determinare in tempo reale il consumo energetico dei singoli processi, al fine di registrare i picchi di carico con elevata risoluzione temporale e spaziale e i consumi medi. Sulla base di questi dati verranno effettuate analisi di potenziale per fornire informazioni sulle possibilità e i limiti della sostituzione dei sistemi a combustibili fossili con soluzioni elettriche, nonché per determinare la capacità fotovoltaica necessaria.
Attività
- Installazione della strumentazione di misura in collaborazione con il team AFI-Lab
- Esecuzione di prove per la raccolta e registrazione dei dati
- Analisi dei dati raccolti e calcolo dei profili prestazionali dei sottoprocessi meccanici nella coltivazione del melo
- Valutazione del potenziale di elettrificazione delle unità di trazione sulla base dei profili prestazionali
- Redazione della tesi di laurea magistrale
Qualifiche
- Laurea triennale in ingegneria o scienze agrarie
- Competenze nella gestione dei dati e nell’analisi statistica
Requisiti
- Disponibilità a partecipare a prove in campo presso l’azienda agricola
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse alla pubblicazione su riviste scientifiche e al proseguimento con un dottorato
Supervisione
Univ. Prof. Dr. Andreas Gronauer, N.N. (ingegnere elettronico), Francesco Nicolosi
Frutticoltura intelligente – Valutazione delle tecnologie di digitalizzazione nella filiera di produzione delle mele da una prospettiva tecnologica
Tema
Il lavoro si svolge nell’ambito di un progetto di cooperazione con il Centro di Sperimentazione Laimburg presso l’azienda agricola statale “Bauernhof Binnenland, Binnenland 1, 39040 Auer”. Il sistema produttivo oggetto di studio è la coltivazione del melo. Tutte le unità di trazione (trattori e attrezzature) saranno analizzate per valutarne la possibilità di integrazione con tecnologie sensoriali, sistemi informativi e di telecomunicazione; inoltre, le opportunità di digitalizzazione e automazione saranno presentate e valutate sulla base delle caratteristiche tecnologiche e organizzative del processo produttivo.
Attività
Analisi delle possibilità dei sottoprocessi meccanici e dei relativi parametri nella coltivazione del melo in relazione all’utilizzo di diversi sistemi sensoriali, all’integrazione di informazioni esterne e all’integrazione in un sistema FIMS collegato a database. L’attività si basa su uno studio bibliografico approfondito e completo e sulla valutazione dei dati di monitoraggio provenienti dal Centro di Sperimentazione Laimburg.
Qualifiche
- Laurea triennale in scienze agrarie, ambientali o ingegneristiche
- Conoscenze di base dell’agricoltura e dei processi correlati, in particolare nella frutticoltura
- Competenze nella gestione dei dati e nell’analisi statistica
Requisiti
- Disponibilità a partecipare a prove in campo presso l’azienda agricola
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse per le tecnologie di smart farming
- Redazione della tesi di laurea magistrale
Supervisione
Univ. Prof. Dr. Andreas Gronauer, N.N. (ingegnere elettronico), Francesco Nicolosi
Viticoltura senza combustibili fossili – Valutazione del potenziale di elettrificazione nella filiera vitivinicola da una prospettiva tecnologica
Tema
Il lavoro si svolge nell’ambito di un progetto di cooperazione con un’azienda vitivinicola. Tutte le unità di trazione (trattori e attrezzature) sono dotate di dispositivi di misura per determinare in tempo reale il consumo energetico, il tempo e l’utilizzo delle risorse operative dei singoli processi, al fine di registrare i picchi di carico con elevata risoluzione temporale e spaziale e i consumi medi. Sulla base di questi dati verranno effettuate analisi di potenziale per fornire informazioni sulle possibilità e i limiti della sostituzione dei sistemi a combustibili fossili con soluzioni elettriche, nonché per individuare potenziali di ottimizzazione.
Attività
- Installazione della strumentazione di misura in collaborazione con il team AFI-Lab
- Esecuzione di prove per la raccolta e registrazione dei dati
- Analisi dei dati raccolti e calcolo dei profili prestazionali dei sottoprocessi meccanici nella viticoltura
- Valutazione del potenziale di elettrificazione delle unità di trazione sulla base dei profili prestazionali
- Pubblicazione su riviste scientifiche e redazione della tesi di dottorato
Qualifiche
- Laurea triennale in scienze agrarie, ambientali o ingegneristiche
- Conoscenze di base dell’agricoltura e dei processi correlati
- Competenze nella gestione dei dati e nell’analisi statistica
Requisiti
- Disponibilità a partecipare a prove in campo presso l’azienda agricola
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse alla pubblicazione su riviste scientifiche e al proseguimento con un dottorato
Supervisione
Univ. Prof. Dr. Andreas Gronauer, N.N. (ingegnere elettronico), Francesco Nicolosi
Viticoltura intelligente – Valutazione delle tecnologie di digitalizzazione nella filiera vitivinicola da una prospettiva tecnologica
Tema
Il lavoro si svolge nell’ambito di un progetto di cooperazione con un’azienda vitivinicola. Tutte le unità di trazione (trattori e attrezzature) vengono analizzate per valutarne la possibilità di integrazione con tecnologie sensoriali, sistemi informativi e di telecomunicazione; inoltre, le opportunità di digitalizzazione e automazione sono presentate e valutate sulla base delle caratteristiche tecnologiche e organizzative del processo produttivo.
Attività
- Analisi delle possibilità dei sottoprocessi meccanici e dei relativi parametri nella viticoltura in relazione all’utilizzo di diversi sistemi sensoriali
- Integrazione di informazioni esterne e integrazione in un sistema FIMS collegato a database
- Sviluppo di un sistema FIMS basato su uno studio bibliografico approfondito e sulla valutazione dei dati di monitoraggio provenienti dall’azienda partner
- Pubblicazione su riviste scientifiche e redazione della tesi di dottorato
Qualifiche
- Laurea triennale in scienze agrarie, ambientali o ingegneristiche
- Conoscenze di base dell’agricoltura e dei processi correlati, in particolare nella viticoltura
- Competenze nella gestione dei dati e nell’analisi statistica
Requisiti
- Disponibilità a partecipare a prove in campo presso l’azienda agricola
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse per le tecnologie di smart farming
Supervisione
Univ. Prof. Dr. Andreas Gronauer, N.N. (ingegnere elettronico), Francesco Nicolosi
Zootecnia da latte intelligente – Valutazione delle tecnologie di digitalizzazione nell’intera filiera della produzione lattiero-casearia da una prospettiva tecnologica
Misurazione dell’efficienza delle macchine e delle perdite di raccolta in prototipi di mietitura cerealicola su terreni montani: raccolta dati in campo e analisi in laboratorio
Tema
In Alto Adige la produzione cerealicola era storicamente diffusa anche in aree montane su terreni inclinati. AFI-Lab della Libera Università di Bolzano presso il NOI Techpark è impegnato nello sviluppo di macchinari che supportino la coltivazione dei cereali in queste condizioni. A tal fine, il laboratorio testa diverse macchine agricole, sia nuove sia retrofit di macchine esistenti, valutando parametri quali consumi, velocità, perdite di raccolta e altri. Le prove vengono effettuate sia in campo durante la raccolta sia presso il laboratorio AFI-Lab.
Queste attività si svolgono nell’ambito del progetto INTERREG CEREALP.
Attività
Il progetto CEREALP accoglie tesi di laurea triennale e magistrale pertinenti alle proprie attività. Sono disponibili numerose opportunità per la raccolta e l’analisi di dati utili a lavori scientifici. Le attività possono includere:
- Campionamento metodico in campo durante la raccolta e lavorazione accurata dei campioni in laboratorio
- Analisi dei campioni ed estrazione dei dati rilevanti seguendo metodologie definite
- Discussione dei risultati e formulazione di conclusioni sull’efficienza delle macchine e sui processi operativi
- Gestione e archiviazione di diversi tipi di dati e pubblicazione dei risultati
Qualifiche
- Il progetto può essere sviluppato come tesi di laurea triennale o magistrale. È auspicabile una conoscenza di base dell’agricoltura, delle macchine agricole e dei processi correlati
Requisiti
- Motivazione a partecipare a prove in campo presso aziende agricole in Alto Adige e ad attività di laboratorio presso AFI-Lab
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse per tecnologie agricole sia tradizionali sia innovative
Supervisione
Telerilevamento prossimo e remoto per la stima delle rese e delle perdite di raccolta nella coltivazione cerealicola su piccola scala in aree montane
Tema
In Alto Adige la produzione cerealicola era storicamente diffusa anche in aree montane su terreni inclinati. AFI-Lab della Libera Università di Bolzano presso il NOI Techpark è impegnato nello sviluppo di macchinari che supportino la coltivazione dei cereali in queste condizioni. A tal fine, il laboratorio testa diverse macchine agricole, sia nuove sia retrofit di macchine esistenti, valutando diversi parametri. L’attenzione è rivolta in particolare alla misurazione accurata delle perdite di raccolta. Per questo motivo è necessario misurare anche la produttività del campo (produzione primaria). Per ottenere una valutazione precisa della produttività, vengono utilizzate diverse metodologie, tra cui campionamenti in campo e acquisizioni tramite droni o immagini satellitari.
Queste attività si svolgono nell’ambito del progetto INTERREG CEREALP.
Attività
Il progetto CEREALP accoglie tesi di laurea triennale e magistrale pertinenti alle proprie attività. Sono disponibili numerose opportunità per la raccolta e l’analisi di dati utili a lavori scientifici. Le attività possono includere:
- Campionamento metodico in campo durante la raccolta e lavorazione accurata dei campioni in laboratorio
- Analisi dei campioni in laboratorio ed estrazione dei dati rilevanti seguendo metodologie definite
- Raccolta di dati tramite voli con droni o fonti satellitari
- Gestione e archiviazione di diversi tipi di dati e pubblicazione dei risultati
Qualifiche
- Il progetto può essere sviluppato come tesi di laurea triennale o magistrale
- È auspicabile una conoscenza di base dell’agricoltura, delle macchine agricole e dei processi correlati
Requisiti
- Motivazione a partecipare a prove in campo presso aziende agricole in Alto Adige e ad attività di laboratorio presso AFI-Lab
- Interesse per i processi produttivi agricoli e per gli aspetti tecnici e scientifici correlati
Supervisione
Prof. F. Mazzetto, Prof. Dr. Andreas Gronauer, Dr. A. Mandler, Dr. G. Carabin
Sistemi forestali intelligenti – Calibrazione e valutazione di un dispositivo di sicurezza per la misurazione in tempo reale della tensione della linea portante (skyline)
Tema
Il lavoro riguarda lo sviluppo di un sistema di sicurezza integrato per carrelli forestali utilizzati nel trasporto su fune (cable yarding). In particolare, il progetto si concentra su un sistema in grado di misurare in tempo reale la tensione presente nella fune portante (skyline) attraverso misurazioni indirette effettuate dal carrello stesso. Questo consentirà l’implementazione di strategie automatiche di gestione della sicurezza: arresto del carrello in caso di pericolo e possibilità di movimento solo in retromarcia oppure, in situazioni meno critiche, limitazione della velocità.
Attività
L’attività prevede lo svolgimento di prove sperimentali in ambiente controllato per la calibrazione e validazione del sistema sviluppato. In particolare, verrà utilizzata una nuova infrastruttura sperimentale per il test di sistemi a fune forestali situata presso il laboratorio AFI-Lab nell’edificio B5 del NOI Techpark. Il lavoro includerà una serie di misurazioni della forza nella fune skyline mediante dinamometro e il confronto con i valori stimati dall’algoritmo sviluppato. Le prove saranno eseguite in diverse configurazioni, considerando la pendenza della linea, la posizione lungo la linea e il carico trasportato. Il risultato finale sarà la creazione di una mappa di calibrazione del dispositivo.
Qualifiche
Laurea magistrale in ingegneria o scienze agrarie
Competenze di base nella gestione dei dati e nell’analisi statistica
Conoscenze di base delle tecnologie di utilizzazione forestale
Requisiti
Disponibilità a partecipare alle campagne sperimentali in laboratorio
Interesse per sfide tecniche e attività di ricerca scientifica
Interesse per le tecnologie di smart forestry
Supervisione
Settore 2 – Valutazione dei processi produttivi agricoli mediante Analisi del Ciclo di Vita (LCA)
Frutticoltura senza combustibili fossili – Confronto tra sistemi di produzione tradizionali ed elettrificati mediante LCA
Tema
Il lavoro si svolge nell’ambito di un progetto di cooperazione con il Centro di Sperimentazione Laimburg presso l’azienda agricola statale “Bauernhof Binnenland, Binnenland 1, 39040 Auer”. Il sistema produttivo oggetto di studio è la coltivazione del melo. I dati delle macchine raccolti nelle campagne di monitoraggio operativo (2026–2028) per trattori e attrezzature, insieme ai consumi energetici, permetteranno di analizzare i sottoprocessi rispetto a diversi indicatori di impatto, come il consumo energetico e le emissioni di CO₂ equivalente.
Sulla base di questi dati verranno effettuate analisi comparative tra sistemi energetici basati su combustibili fossili e sistemi basati su energia fotovoltaica per la produzione di mele, al fine di valutare il potenziale di risparmio e il contributo alla protezione del clima. Inoltre, i dati saranno utilizzati per un confronto di tipo economico.
Attività
- Esecuzione di prove per la raccolta e registrazione dei dati
- Formazione sull’utilizzo del software LCA (openLCA) e sulla gestione dei database sotto supervisione
- Analisi dei dati mediante openLCA e valutazione comparativa dei bilanci energetici, delle emissioni di CO₂ e dei costi del ciclo di vita (LCC)
- Pubblicazione su riviste scientifiche e redazione della tesi di dottorato
Qualifiche
- Laurea triennale in scienze agrarie, ambientali o ingegneristiche
- Conoscenze di base dell’agricoltura e dei processi correlati
- Competenze nella gestione dei dati e nell’analisi statistica
Requisiti
- Interesse ad apprendere la metodologia LCA e l’utilizzo del software openLCA sotto supervisione
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse per la valutazione dell’impatto ambientale dei sistemi agricoli
Supervisione
Frutticoltura intelligente – Valutazione delle tecnologie di digitalizzazione nell’intera filiera di produzione delle mele mediante LCA
Tema
Il lavoro si concentrerà sull’identificazione di approcci efficaci per la gestione dell’agricoltura intelligente, integrando dati sperimentali sulle prestazioni dei processi provenienti da progetti precedenti o in corso, nonché da acquisizioni mirate. A seguito della valutazione e selezione delle tecnologie e delle strategie gestionali ottimali, i processi verranno suddivisi in flussi individuali per consentire un’analisi completa di ciascun componente della filiera produttiva mediante la metodologia di Analisi del Ciclo di Vita (LCA). Lo studio permetterà di individuare i processi più critici e le soluzioni più vantaggiose per ridurre l’impatto ambientale e contenere i costi di produzione e investimento.
In base ai dati disponibili e agli interessi del candidato, la filiera potrà essere estesa includendo la trasformazione delle mele in ulteriori prodotti, nonché l’analisi di soluzioni per la valorizzazione dei sottoprodotti in un’ottica di economia circolare.
Attività
- Supporto nelle attività sperimentali per la raccolta e registrazione dei dati
- Formazione sull’utilizzo del software LCA (openLCA) e sulla gestione dei database sotto supervisione
- Valutazione dei risultati LCA ed economici e confronto tra le diverse soluzioni alternative individuate
- Pubblicazione su riviste scientifiche e redazione della tesi di dottorato
Qualifiche
- Laurea triennale in scienze agrarie, ambientali, alimentari o ingegneristiche
- Conoscenze di base dell’agricoltura, delle tecnologie alimentari e dei processi correlati
- Competenze nella gestione dei dati e nell’analisi statistica
Requisiti
- Interesse ad apprendere la metodologia LCA e l’utilizzo del software openLCA sotto supervisione
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse per la valutazione dell’impatto ambientale delle filiere agroalimentari
Supervisione
Viticoltura senza combustibili fossili – Confronto tra sistemi di produzione tradizionali ed elettrificati mediante LCA
Tema
Il lavoro si svolge nell’ambito di un progetto di cooperazione con un’azienda vitivinicola. I dati delle macchine raccolti nelle campagne di monitoraggio operativo (2026–2028) per trattori e attrezzature, insieme ai consumi energetici, permetteranno di analizzare i sottoprocessi rispetto a diversi indicatori di impatto, come il consumo energetico e le emissioni di CO₂ equivalente.
Sulla base di questi dati verranno effettuate analisi comparative tra sistemi energetici basati su combustibili fossili e sistemi basati su energia fotovoltaica utilizzati nella produzione, al fine di valutare il potenziale di risparmio e il contributo alla protezione del clima. Inoltre, i dati saranno utilizzati per un confronto di tipo economico.
Attività
- Esecuzione di prove per la raccolta e registrazione dei dati
- Formazione sull’utilizzo del software LCA (openLCA) e sulla gestione dei database sotto supervisione
- Analisi dei dati mediante openLCA e valutazione comparativa dei bilanci energetici, delle emissioni di CO₂ e dei costi del ciclo di vita (LCC)
- Pubblicazione su riviste scientifiche e redazione della tesi di dottorato
Qualifiche
- Laurea triennale in scienze agrarie, ambientali o ingegneristiche
- Conoscenze di base dell’agricoltura e dei processi correlati, in particolare nella viticoltura
- Competenze nella gestione dei dati e nell’analisi statistica
Requisiti
- Interesse ad apprendere la metodologia LCA e l’utilizzo del software openLCA sotto supervisione
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse per la valutazione dell’impatto ambientale dei sistemi agricoli
Supervisione
Viticoltura intelligente – Valutazione delle tecnologie di digitalizzazione nell’intera filiera vitivinicola mediante LCA
Tema
Il lavoro si concentrerà sull’identificazione di approcci efficaci per la gestione dell’agricoltura intelligente, integrando dati sperimentali sulle prestazioni dei processi provenienti da progetti precedenti o in corso, nonché da acquisizioni mirate. A seguito della valutazione e selezione delle tecnologie e delle strategie gestionali ottimali, i processi verranno suddivisi in flussi individuali, consentendo un’analisi completa di ciascun componente della filiera produttiva mediante la metodologia di Analisi del Ciclo di Vita (LCA). Lo studio permetterà di individuare i processi più critici e le soluzioni più vantaggiose per ridurre l’impatto ambientale e contenere i costi di produzione e investimento.
In base ai dati disponibili e agli interessi del candidato, la filiera potrà essere estesa includendo la trasformazione dell’uva in ulteriori prodotti, nonché l’analisi di soluzioni per la valorizzazione dei sottoprodotti in un’ottica di economia circolare.
Attività
- Supporto nelle attività sperimentali per la raccolta e registrazione dei dati
- Formazione sull’utilizzo del software LCA (openLCA) e sulla gestione dei database sotto supervisione
- Valutazione dei risultati LCA ed economici e confronto tra le diverse soluzioni alternative individuate
- Pubblicazione su riviste scientifiche e redazione della tesi di dottorato
Qualifiche
- Laurea triennale in scienze agrarie, ambientali, alimentari o ingegneristiche
- Conoscenze di base dell’agricoltura, delle tecnologie alimentari e dei processi correlati
- Competenze nella gestione dei dati e nell’analisi statistica
Requisiti
- Interesse ad apprendere la metodologia LCA e il funzionamento del software openLCA sotto supervisione
- Interesse per tematiche tecniche
- Interesse per la valutazione dell’impatto ambientale delle filiere agroalimentari
Supervisione
Zootecnia da latte intelligente – Valutazione delle tecnologie di digitalizzazione nell’intera filiera lattiero-casearia mediante LCA
Tema
Il lavoro si concentrerà sull’identificazione di approcci efficaci per la gestione intelligente dei sistemi lattiero-caseari, integrando dati sperimentali sulle prestazioni dei processi provenienti da progetti precedenti o in corso, nonché da acquisizioni mirate. A seguito della valutazione e selezione delle tecnologie e delle strategie gestionali ottimali, i processi verranno suddivisi in flussi individuali per consentire un’analisi completa di ciascun componente della filiera produttiva mediante la metodologia di Analisi del Ciclo di Vita (LCA). Lo studio permetterà di individuare i processi più critici e le soluzioni più vantaggiose per ridurre l’impatto ambientale e contenere i costi di produzione e investimento.
L’attenzione sarà rivolta ai sistemi lattiero-caseari, includendo diversi prodotti e la loro distribuzione. In base ai dati disponibili e agli interessi del candidato, la filiera potrà essere progettata includendo diverse trasformazioni del latte in prodotti derivati destinati al consumatore finale, nonché soluzioni per la valorizzazione dei sottoprodotti in un’ottica di economia circolare.
Attività
- Supporto nelle attività sperimentali per la raccolta e registrazione dei dati
- Formazione sull’utilizzo del software LCA (openLCA) e sulla gestione dei database sotto supervisione
- Valutazione dei risultati LCA ed economici e confronto tra le diverse soluzioni alternative individuate
- Pubblicazione su riviste scientifiche e redazione della tesi di dottorato
Qualifiche
- Laurea triennale in scienze agrarie, produzioni animali, scienze alimentari, ambientali o ingegneristiche
- Conoscenze di base dell’agricoltura, della produzione animale, delle tecnologie alimentari e dei processi correlati
- Competenze nella gestione dei dati e nell’analisi statistica
Requisiti
- Interesse ad apprendere la metodologia LCA e l’utilizzo del software openLCA sotto supervisione
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse per la valutazione dell’impatto ambientale delle filiere lattiero-casearie
Supervisione
Settore 3 – Ingegneria agraria e costruzioni rurali
Progettazione di costruzioni rurali e inquadramento territoriale tramite Sistemi Informativi Geografici (GIS)
Tema
Il lavoro si concentrerà sulla progettazione di costruzioni rurali mediante software di disegno tecnico e sull’inquadramento dei progetti nel territorio tramite sistemi GIS. Il progetto riguarderà la progettazione di nuovi edifici (ad esempio stalle per bovini da latte o avicoli, fienili o impianti per l’essiccazione del foraggio) oppure l’adattamento di strutture esistenti, con particolare attenzione all’inserimento nel paesaggio e alla sostenibilità ambientale.
Attività
- Progettazione di edifici rurali tramite software di disegno tecnico (ad es. Autodesk AutoCAD)
- Analisi territoriale basata su sistemi GIS
- Inquadramento del progetto nel territorio mediante analisi di compatibilità con il contesto paesaggistico e ambientale (ad es. tipo di suolo o disponibilità/rischio delle risorse idriche)
Qualifiche
- Laurea magistrale in scienze agrarie, ambientali, geologiche o ingegneristiche
- Conoscenze di base dei sistemi GIS e del disegno tecnico (ad es. AutoCAD)
- Conoscenze di base delle tecnologie di allevamento intelligente
Requisiti
- Interesse ad apprendere la progettazione e gestione di costruzioni rurali in ambiente GIS
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse per la valutazione dell’impatto paesaggistico e ambientale delle costruzioni rurali
Supervisione
Progettazione di costruzioni rurali tramite BIM (Building Information Modeling)
Tema
Il lavoro si concentrerà sulla progettazione di costruzioni rurali mediante Building Information Modeling (BIM). Il progetto riguarderà la progettazione di nuovi edifici (ad esempio stalle per bovini da latte o avicoli, fienili o impianti per l’essiccazione del foraggio), con particolare attenzione alla progettazione di strutture finalizzate a una gestione efficiente dei processi produttivi.
Attività
- Progettazione di edifici rurali in ambiente BIM (ad es. Autodesk REVIT)
- Progettazione delle strutture
- Valutazione preliminare delle prestazioni progettuali secondo diversi criteri (struttura dell’edificio e sostenibilità paesaggistica, produttività e buone pratiche di gestione, redditività, gestione delle risorse idriche e dei rifiuti, benessere animale, ecc.)
Qualifiche
- Laurea triennale in scienze agrarie, produzioni animali, ambientali o ingegneristiche
- Conoscenze di base dell’agricoltura/produzione animale e dei processi correlati
- Conoscenza delle tecnologie di allevamento intelligente
- Competenze nel disegno tecnico (ad es. AutoCAD) sono preferibili
Requisiti
- Interesse ad apprendere la progettazione e gestione di costruzioni rurali in ambiente BIM
- Interesse per tematiche tecniche e attività di ricerca scientifica
- Interesse per la valutazione dell’impatto ambientale dei sistemi lattiero-caseari
Supervisione
Ottimizzazione della progettazione di costruzioni rurali mediante algoritmi di Machine Learning
Tema
Il lavoro si concentrerà sulla progettazione di costruzioni rurali mediante software di disegno tecnico. Il progetto riguarderà la progettazione di nuovi edifici (ad esempio stalle per bovini da latte o avicoli, fienili o impianti per l’essiccazione del foraggio), con particolare attenzione all’ottimizzazione del progetto (ad es. sistemi di aerazione, gestione delle acque reflue, stabilità strutturale) tramite algoritmi di Machine Learning (ML).
Attività
- Progettazione multi-scenario di edifici rurali in ambiente di disegno tecnico (ad es. Autodesk AutoCAD)
- Ottimizzazione delle caratteristiche progettuali mediante algoritmi di ML
- Valutazione preliminare delle prestazioni progettuali per individuare la configurazione ottimale secondo criteri definiti
Qualifiche
- Laurea magistrale in scienze agrarie, ambientali, informatiche o ingegneristiche
- Conoscenze di base dell’agricoltura/produzione animale e dei processi correlati
- Conoscenza delle tecnologie di allevamento intelligente
- Competenze nel disegno tecnico (ad es. AutoCAD) e/o nella programmazione sono preferibili
Requisiti
- Interesse ad apprendere la progettazione e gestione di costruzioni rurali in ambiente BIM
- Interesse per la programmazione in ambiente ML
Supervisione