Sono online i bandi per il conferimento di tre borse di studio per attività di ricerca sul progetto COLLAGE – Continual, Decentralized Compositionality for Sustainable Artificial Intelligence, finanziato dal MUR nell’ambito del Fondo Italiano per la Scienza – Bando FIS 2. I candidati interessati devono presentare la propria candidatura entro venerdì 19 giugno 2026 alle ore 12:00 (CET, UTC+1). 

COLLAGE studia metodologie di intelligenza artificiale sostenibile basate sull’apprendimento continuo e sulla composizionalità decentralizzata dei modelli, con l’obiettivo di personalizzare e aggiornare i modelli di AI in modo efficiente, anche in presenza di pochi dati e risorse computazionali limitate. 

Le procedure di valutazione comparativa sono finalizzate al conferimento di n. 3 borse di studio per lo svolgimento di attività di ricerca, relative ai seguenti temi: 

• ADMIX: A Decentralized AI Model Index and Benchmark for Expert Models Discoverability – durata: 3 mesi; 
• Continual Fine-Tuning Methods for Large Language Models – durata: 3 mesi; 
• Continual Fine-Tuning Algorithms at Ultra-low Scale – durata: 6 mesi. Le attività si svolgeranno in modalità remota. 

Responsabile scientifico del progetto è il Prof. Vincenzo Lomonaco. 

I bandi e i moduli di domanda sono disponibili qui. Alla domanda di ammissione alla selezione devono essere allegati i seguenti documenti: 

• curriculum vitae, datato e firmato, con autorizzazione al trattamento dei dati personali; 
• copia di un documento di identità in corso di validità; 
• certificazione del titolo di studio conseguito (o dichiarazione sostitutiva), ovvero analogo titolo accademico conseguito all’estero; 
• elenco di eventuali pubblicazioni scientifiche (è possibile candidarsi anche in assenza di pubblicazioni); 
• copia elettronica di un massimo di 3 lavori accademici ritenuti utili ai fini della valutazione, incluse tesi di laurea e/o dottorato; 
• dichiarazione su eventuali conflitti di interesse e situazioni di incompatibilità. 

Per l’ammissione è richiesta la Laurea Magistrale nel settore scientifico-disciplinare 01/INFO-01 o 09/IINF-05, o analogo titolo accademico conseguito all’estero. È considerata titolo preferenziale una comprovata esperienza in Machine Learning e AI. 

Le selezioni, effettuate da un’apposita Commissione di valutazione, avverranno per soli titoli (valutazione del curriculum vitae e delle pubblicazioni scientifiche); non è previsto colloquio orale. L'esito delle procedure di selezione e le graduatorie finali saranno pubblicati sulla relativa pagina web.