AUTOMOTIVE ENGINEERING FOR INTELLIGENT MOBILITY

Università degli Studi di BOLOGNA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Autoveicolo per la Mobilità Intelligente presso l'Università di Bologna mira a formare professionisti altamente qualificati con competenze multidisciplinari. L'obiettivo è sviluppare esperti in grado di guidare la ricerca e lo sviluppo di veicoli innovativi, integrando le conoscenze di ingegneria meccanica, industriale, elettronica, delle telecomunicazioni, dei controlli, elettrica, informatica, logistica e civile. Il corso si focalizza sulla progettazione, lo sviluppo e la produzione di veicoli stradali innovativi e la loro integrazione nei nuovi sistemi di mobilità intelligenti, con particolare attenzione alle esigenze del settore automobilistico in rapida evoluzione.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede tre curricula principali: Progettazione e Produzione del Veicolo, Integrazione di Sistema, Sistemi Energetici, Propulsori, Prestazioni del Veicolo, e Informatica e Connettività del Veicolo. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, attività di laboratorio e project work. È previsto un forte focus sulla ricerca, con la preparazione di una tesi di dottorato che contribuisca all'avanzamento della conoscenza nel settore.

  • Competenze acquisite

    I dottori di ricerca acquisiranno competenze avanzate nella progettazione e nello sviluppo di veicoli, nella gestione di sistemi complessi, nell'analisi delle prestazioni e nell'integrazione di tecnologie avanzate. Saranno in grado di affrontare le sfide poste dalla mobilità intelligente, inclusi i veicoli autonomi, la connettività e la sostenibilità. Saranno inoltre formati per comunicare efficacemente i risultati della propria ricerca, sia in italiano che in inglese.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore dell'ingegneria automotive, trasformando il modo in cui i veicoli sono progettati, prodotti e utilizzati. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico stanno ottimizzando la progettazione, la produzione e la manutenzione dei veicoli. I veicoli autonomi sono la punta di diamante di questa trasformazione, richiedendo competenze avanzate in I.A., visione artificiale e robotica. L'I.A. sta anche migliorando l'esperienza di guida, offrendo sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e interfacce utente più intuitive.

  • I laureati in ingegneria automotive si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di software per veicoli autonomi, la progettazione di sistemi di sensori avanzati e la gestione di dati complessi. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente alle nuove tecnologie, la gestione della sicurezza dei sistemi basati sull'I.A. e la collaborazione con team multidisciplinari. La crescente domanda di veicoli elettrici e ibridi richiederà anche competenze in gestione dell'energia e sistemi di propulsione avanzati.

  • Per avere successo in questo mercato, i futuri ingegneri automotive dovranno sviluppare competenze in I.A., machine learning, analisi dei dati e cybersecurity. La capacità di lavorare in team multidisciplinari, di comunicare efficacemente e di adattarsi ai cambiamenti tecnologici sarà fondamentale. La conoscenza delle normative sulla sicurezza dei veicoli autonomi e delle implicazioni etiche dell'I.A. sarà sempre più importante.

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competenze da sviluppare

Fondamenti di machine learning e deep learning
Seguire corsi online su piattaforme come Coursera o edX, concentrandosi su modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Approfondire la conoscenza di librerie come TensorFlow e PyTorch.
Analisi e visualizzazione dei dati
Imparare ad utilizzare strumenti come Python con librerie Pandas e Matplotlib. Acquisire competenze nella pulizia, trasformazione e visualizzazione di grandi quantità di dati. Approfondire la conoscenza di tecniche di data mining.
Programmazione e sviluppo software
Migliorare le proprie competenze in Python, C++ e altri linguaggi rilevanti per l'automotive. Acquisire familiarità con ambienti di sviluppo integrati (IDE) e strumenti di controllo versione come Git. Concentrarsi sullo sviluppo di software per sistemi embedded e veicoli autonomi.
Cybersecurity e sicurezza funzionale
Studiare i principi di cybersecurity applicati ai veicoli connessi e autonomi. Comprendere le normative sulla sicurezza funzionale (ISO 26262). Seguire corsi e certificazioni in sicurezza informatica.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche e i blog del settore automotive e dell'I.A.. Partecipare a conferenze e workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore e connettersi con professionisti del settore automotive e dell'I.A.. Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo con università e aziende.
Pensiero critico e problem solving
Sviluppare la capacità di analizzare problemi complessi e trovare soluzioni innovative. Praticare il pensiero critico e la risoluzione dei problemi attraverso esercizi e simulazioni.

esperienze utili

Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso l'Università di Bologna o in collaborazione con aziende del settore automotive. Concentrarsi su progetti che coinvolgano I.A., veicoli autonomi e sistemi di propulsione avanzati.
Stage e tirocini
Svolgere stage e tirocini presso aziende del settore automotive, come Tesla, BMW, Bosch o Continental. Cercare opportunità in aree come lo sviluppo di software, l'analisi dei dati e la sicurezza dei veicoli.
Partecipazione a competizioni
Partecipare a competizioni come Formula Student o RoboCup per acquisire esperienza pratica nella progettazione, costruzione e gestione di veicoli autonomi e robotici. Queste competizioni offrono un'eccellente opportunità per applicare le conoscenze teoriche e sviluppare competenze pratiche.

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