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CDE Almería – Centro de Documentación Europea – Universidad de Almería

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Doctorado – Caracterización del estrés abiótico de los árboles mediante métodos de IA aplicados a señales acústicas – Irlanda

Inicio » Convocatorias y Premios UE » Euraxess » Engineering and Architecture » Doctorado – Caracterización del estrés abiótico de los árboles mediante métodos de IA aplicados a señales acústicas – Irlanda

27 de enero de 2026

vista de la copa de unos árboles desde el suelo

«Gestión y análisis de datos IoRT para una agricultura sostenible» es un proyecto financiado en el marco de la acción HORIZON Marie Sklodowska-Curie Action (MSCA) Joint Doctoral Network.

Las tensiones abióticas (por ejemplo, heladas, sequías, viento) causan daños importantes a las plantas naturales y cultivadas, que se prevé que aumenten en el futuro con el aumento de la variabilidad climática (fenómenos climáticos extremos). La detección de emisiones acústicas es una forma prometedora de medir de forma continua y no invasiva los daños que afectan a las plantas.

Este doctorado se centrará en dos partes complementarias: (i) el análisis de señales acústicas para extraer información relevante de ellas (calidad de la señal), (ii) la comparación de mediciones acústicas clasificadas con mediciones ecofisiológicas de referencia en sitios cultivados con diferentes modalidades de estrés (por ejemplo, huertos y viñedos agroecológicos a lo largo de gradientes naturales).

Plan de trabajo:

  1. Realizar una revisión bibliográfica sobre las técnicas de recopilación de datos utilizadas para recopilar los datos para este proyecto y las técnicas de aprendizaje automático para conjuntos de datos multimodales [Mes 1 – 6].
  2. Asistir a la formación sobre la base de datos de señales acústicas, estrés aplicado e índices fisiológicos recopilados en diferentes especies leñosas bajo estrés por sequía y heladas. [Mes 3 – 6].
  3. Explorar la diversidad de señales y realizar experimentos complementarios para finalizar el conjunto de datos de formación [meses 6-12].
  4. Desarrollar un proceso de análisis de datos basado en el aprendizaje automático para conjuntos de datos multimodales y evaluar su rendimiento y la solidez de sus resultados [meses 12-24].
  5. Desarrollar e implementar un sistema acústico inteligente y validar sus resultados en el campo (datos del mundo real). [Mes 24 – 33]

Requisitos:

  • Tener o estar a punto de obtener un título de máster en un campo relevante; el título de máster debe haber sido otorgado por una universidad reconocida por la Asociación Internacional de Universidades.
  • Estar motivado para obtener un doctorado con doble titulación a través de un proyecto de investigación individual.
  • Demuestras un sólido historial académico.
  • Tienes una sólida formación científica, posiblemente con experiencia previa en investigación relevante.
  • Tiene un dominio suficiente del idioma inglés, dado el contexto internacional.
  • Está abierto a la movilidad internacional.
  • Te entusiasma compartir los resultados de tu investigación a través de pósteres impactantes, presentaciones convincentes y publicaciones de alta calidad en revistas y conferencias internacionales.

Ventajas

  • Salario Importe bruto: Subsidio de manutención 5470 EUR Subsidio de movilidad 710 EURSubsidio familiar 660 EUR
  • Excelencia en la formación de doctorado internacional (aquí)
  • Supervisores de renombre y laboratorios de primer nivel
  • Investigación interdisciplinaria y multisectorial
  • Salario y subsidios competitivos de MSCA
  • Red académica e industrial global
  • Traslados temporales no académicos

Organización/Empresa: University College Dublin.

Campo de investigación: Ciencias de la computación » Informática.

Perfil de investigación: Investigador en fase inicial (R1).

País: Irlanda.

Fecha límite de solicitud: 15 de abril de 2026 – 00:00 (Europa/París).

Más información: Euraxess.

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Convocatorias y Premios UE,  Euraxess,  Ingeniería y Arquitectura árboles,  computación,  convocatoria,  docotorado,  estrés abiótico,  Euraxess,  IA,  Informática,  Irlanda,  PhD,  señales acústicas,  trees

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