Ingegneria aerospaziale (TORINO)

Politecnico di TORINO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Ingegneria Aerospaziale del Politecnico di Torino mira a formare ingegneri con solide competenze in tutte le discipline del settore, dalla meccanica del volo alla propulsione aerospaziale, passando per le strutture aeronautiche e i sistemi di bordo. L'obiettivo è fornire una preparazione completa che consenta ai laureati di affrontare le sfide del settore, sia in ambito civile che militare, con particolare attenzione all'innovazione e alla sostenibilità. Il corso offre due percorsi al terzo anno: uno generalista, focalizzato sull'approfondimento teorico, e uno EASA Part66, con un approccio più pratico e orientato all'inserimento lavorativo immediato, con il riconoscimento della licenza di manutentore aeronautico.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un primo biennio dedicato alla formazione scientifica di base e alle competenze ingegneristiche trasversali. Il terzo anno introduce le discipline fondamentali dell'ingegneria aerospaziale, che vengono poi approfondite nel primo anno della Laurea Magistrale. Il secondo anno della Magistrale offre specializzazioni in diversi ambiti. Il percorso EASA Part66 include un tirocinio industriale obbligatorio. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni, laboratori e progetti, con un forte orientamento all'applicazione pratica delle conoscenze acquisite.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Ingegneria Aerospaziale acquisiscono competenze avanzate nella progettazione, analisi e gestione di sistemi aerospaziali. Sono in grado di affrontare problemi complessi, di utilizzare strumenti di simulazione e modellazione, e di lavorare in team multidisciplinari. Il percorso EASA Part66 fornisce, in aggiunta, competenze specifiche per la manutenzione aeronautica. Le competenze acquisite consentono ai laureati di inserirsi con successo nel mondo del lavoro, sia in Italia che all'estero, in diversi settori dell'industria aerospaziale.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore aerospaziale in diversi modi. L'automazione dei processi di progettazione e produzione, l'utilizzo di algoritmi di machine learning per l'ottimizzazione delle prestazioni dei velivoli e la simulazione avanzata di scenari di volo sono solo alcuni esempi. L'I.A. permette di ridurre i tempi e i costi di sviluppo, migliorare l'efficienza dei sistemi e aumentare la sicurezza. L'analisi dei dati raccolti dai sensori a bordo dei velivoli, grazie all'I.A., consente di prevedere guasti, ottimizzare la manutenzione e migliorare l'esperienza di volo.

  • Per i futuri laureati in Ingegneria Aerospaziale, le opportunità sono molteplici. La crescente domanda di esperti in I.A. nel settore aerospaziale apre nuove prospettive di carriera. Sarà fondamentale acquisire competenze in machine learning, analisi dei dati e robotica. La capacità di collaborare con sistemi intelligenti e di interpretare i risultati delle simulazioni basate sull'I.A. sarà cruciale. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di sviluppare una mentalità orientata all'innovazione continua.

  • Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze specifiche come la programmazione in Python, l'utilizzo di framework di deep learning (es. TensorFlow, PyTorch), e la conoscenza delle architetture di cloud computing (es. AWS, Google Cloud). La capacità di lavorare in team multidisciplinari, di comunicare efficacemente e di risolvere problemi complessi sarà altrettanto importante. La specializzazione in settori emergenti come i droni, i veicoli autonomi e l'esplorazione spaziale offrirà ulteriori vantaggi.

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competenze da sviluppare

Programmazione e data science
Acquisire solide basi di programmazione in Python, con particolare attenzione alle librerie per l'analisi dei dati (es. Pandas, NumPy) e per il machine learning (es. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Approfondire le tecniche di data visualization e data mining.
Intelligenza artificiale e machine learning
Studiare i fondamenti dell'I.A. e del machine learning, con particolare attenzione alle applicazioni nel settore aerospaziale. Comprendere gli algoritmi di deep learning e le loro applicazioni nella simulazione, nella progettazione e nella manutenzione predittiva.
Robotica e sistemi autonomi
Acquisire conoscenze sui sistemi di robotica, sui droni e sui veicoli autonomi. Studiare le tecniche di controllo, navigazione e pianificazione del percorso. Approfondire le applicazioni dell'I.A. nella robotica e nei sistemi autonomi.

routine di successo

Lettura e aggiornamento continuo
Leggere regolarmente riviste specializzate, articoli scientifici e blog del settore. Seguire i principali esperti e le aziende leader nel settore aerospaziale e dell'I.A.. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar e conferenze.
Pratica e sperimentazione
Sperimentare con progetti personali e partecipare a competizioni e hackathon. Utilizzare piattaforme di cloud computing (es. AWS, Google Cloud) per sviluppare e testare applicazioni di I.A.. Creare un portfolio di progetti.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, workshop e conferenze. Connettersi con professionisti e ricercatori del settore aerospaziale e dell'I.A. su LinkedIn e altre piattaforme. Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo.

esperienze utili

Tirocini e stage in aziende innovative
Svolgere tirocini e stage presso aziende all'avanguardia nel settore aerospaziale, con particolare attenzione a quelle che applicano l'I.A.. Cercare opportunità in aziende come Thales Alenia Space, Leonardo, Avio e Airbus.
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università e centri di ricerca. Collaborare con ricercatori esperti in I.A. e machine learning. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati a conferenze.
Partecipazione a competizioni e hackathon
Partecipare a competizioni e hackathon che riguardano l'I.A., la robotica e il settore aerospaziale. Queste esperienze offrono l'opportunità di applicare le proprie competenze in un contesto pratico e di confrontarsi con altri professionisti.

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