researchJobsRemote Sensing and Artificial Intelligence for Environmental Monitoring and Territorial Digital Twin Development
Remote Sensing e Intelligenza Artificiale per il monitoraggio ambientale e lo sviluppo di Digital Twin territoriali — Machine-translated title
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About the call
Project title: Remote Sensing and Artificial Intelligence for Environmental Monitoring and the Development of Territorial Digital Twins
Competition group (GSD): 02/PHYS-06 - FISICA PER LE SCIENZE DELLA VITA, L'AMBIENTE E I BENI CULTURALI, DIDATTICA E STORIA DELLA FISICA
Disciplinary sector (SSD): PHYS-06/A - Fisica per le scienze della vita, l'ambiente e i beni culturali
Summary: Research activities within the ECHO-TWIN project will focus on the analysis of multi-sensor and multi-temporal satellite data to monitor and forecast various types of environmental risks, such as landslides, floods, volcanic eruptions, and other extreme natural events. AI or edge AI models—incorporating physics-informed machine learning approaches—will be developed to integrate satellite observations, auxiliary data, and physical knowledge of environmental processes, aiming to enable efficient, low-latency distributed processing. The results will contribute to the creation of intelligent components for the ECHO-TWIN digital twin, supporting near-real-time monitoring, forecasting, early warning systems, and environmental risk management.
Call date: 28/09/2026
Awards per year: 1
Countries where the work may be done: Italy OTHER
Applicant countries of residence: Italy EUROPE OTHER
Applicant nationalities: Italy OTHER EUROPE
Call website: https://reclutamento.ict.uniba.it/incarichi-post-doc/concorsi/2026-ip.22
Contract details
Target group: Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Funding body
Funding body: MUR
Body type: Other
Body country: Italy
City: Roma
Website: https://www.mur.gov.it/it
EU Research Framework Programme
Funded or co-funded by an EU Research Framework Programme?: No
How to apply
Application deadline: 13/10/2026 - alle ore 23:55
How to apply: Other
Contact
E-mail: nicola.amoroso@uniba.it
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Descrizione del bando
Titolo del progetto: Remote Sensing e Intelligenza Artificiale per il monitoraggio ambientale e lo sviluppo di Digital Twin territoriali
G.S.D.: 02/PHYS-06 - FISICA PER LE SCIENZE DELLA VITA, L'AMBIENTE E I BENI CULTURALI, DIDATTICA E STORIA DELLA FISICA
S.S.D: PHYS-06/A - Fisica per le scienze della vita, l'ambiente e i beni culturali
Descrizione sintetica: L’attività di ricerca nell’ambito del progetto ECHO-TWIN riguarderà l’analisi di dati satellitari multisensore e multi-temporali per il monitoraggio e la previsione di rischi ambientali di diversa natura, quali frane, alluvioni, eruzioni vulcaniche e altri eventi naturali estremi. Saranno sviluppati modelli AI o edge AI basati (anche) su approcci di Machine Learning Physics-Informed, capaci di integrare osservazioni satellitari, dati ausiliari e conoscenza fisica dei processi ambientali, con l’obiettivo di abilitare elaborazioni distribuite, efficienti e a bassa latenza. I risultati contribuiranno alla realizzazione di componenti intelligenti per il digital twin di ECHO-TWIN, a supporto di monitoraggio quasi realtime, previsione, early warning e gestione del rischio ambientale.
Data del bando: 28/09/2026
Numero di assegnazioni per anno: 1
Paesi in cui può essere condotto l'incarico: Italy OTHER
Paesi di residenza dei candidati: Italy EUROPE OTHER
Nazionalità dei candidati: Italy OTHER EUROPE
Sito web del bando: https://reclutamento.ict.uniba.it/incarichi-post-doc/concorsi/2026-ip.22
Dettagli del contratto
Destinatari dell'incarico post doc (of target group): Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Finanziatore
Nome dell'Ente finanziatore: MUR
Tipologia dell'Ente: Other
Paese dell'Ente: Italy
Città: Roma
Sito web: https://www.mur.gov.it/it
EU Research Framework Programme
L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme?: No
Candidatura
Data di scadenza del bando: 13/10/2026 - alle ore 23:55
Come candidarsi: Other
Contatto
E-mail: nicola.amoroso@uniba.it
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