Information Engineering for Intelligent Systems

La trasformazione digitale sta ridefinendo profondamente i modelli produttivi, organizzativi e sociali, favorendo l’affermazione di sistemi intelligenti capaci di integrare dati, connettività, automazione e Intelligenza Artificiale.

Tecnologie quali Internet of Things (IoT), Cyber-Physical Systems, Robotica, Cloud ed Edge Computing, Digital Twin e Generative AI stanno accelerando la transizione verso nuovi paradigmi, come le Smart Cities, la mobilità intelligente e i sistemi autonomi, in cui la capacità di progettare, integrare e governare ecosistemi digitali rappresenta un fattore strategico di innovazione e competitività.

In questo scenario, organizzazioni pubbliche e private manifestano una crescente domanda di professionisti in grado di progettare, sviluppare e gestire sistemi intelligenti complessi, integrando competenze di elettronica, informatica, automazione, gestione dei dati e Intelligenza Artificiale. La crescente diffusione di dispositivi connessi, piattaforme cloud, sistemi embedded e infrastrutture distribuite rende infatti necessario disporre di figure altamente qualificate, capaci di progettare architetture tecnologiche resilienti, interoperabili e orientate alla creazione di valore attraverso l’uso intelligente dei dati.

Il Master Universitario di I livello in Information Engineering for Intelligent Systems (MIEFIS) nasce con l’obiettivo di formare professionisti in grado di affrontare le sfide dell’Ingegneria dell’Informazione mediante un approccio multidisciplinare che combina le più avanzate tecnologie dell’Intelligenza Artificiale, dell’automazione industriale, dei sistemi embedded e delle infrastrutture cloud.

Particolare attenzione è dedicata alle tecnologie emergenti che stanno trasformando i processi di innovazione, tra cui Edge AI, Large Language Models, robotica collaborativa e Digital Twin, considerati elementi chiave per la simulazione, il monitoraggio e l’ottimizzazione di prodotti, impianti e servizi lungo l’intero ciclo di vita.

Parallelamente, il Master affronta le metodologie di Design Thinking, Open Innovation e imprenditorialità digitale, fornendo gli strumenti necessari per governare l’innovazione tecnologica e favorire il trasferimento delle soluzioni sviluppate verso il contesto industriale e imprenditoriale.

Le finalità del MIEFIS sono pertanto lo sviluppo di competenze avanzate per la progettazione, l’integrazione e la gestione di sistemi intelligenti, formando figure professionali capaci di coniugare conoscenze tecnologiche, capacità progettuali e visione strategica.

Il Master mira, inoltre, a promuovere un utilizzo responsabile delle tecnologie digitali, ponendo attenzione agli aspetti di sicurezza, affidabilità, sostenibilità ed etica dell’Intelligenza Artificiale, così da preparare professionisti in grado di guidare i processi di innovazione e la Twin Transition delle organizzazioni pubbliche e private in un contesto economico e tecnologico in continua evoluzione.

L’obiettivo del MIEFIS è formare professionisti dotati di una solida preparazione tecnico-scientifica, accompagnata da competenze progettuali e manageriali, specializzati nell’utilizzo di strumenti e tecniche dell’Information Engineering, quali Intelligenza Artificiale, Internet of Things, sistemi embedded, robotica, cloud computing e Digital Twin.

Il Master propone di formare professionisti in grado di:

• progettare e sviluppare sistemi intelligenti, integrando componenti hardware, software e servizi digitali;
• progettare architetture IoT e Cyber-Physical Systems per applicazioni industriali e smart environment;
• sviluppare applicazioni basate su Intelligenza Artificiale, Machine Learning e AI Generativa, utilizzando Large Language Models per l’automazione e il supporto decisionale;
• implementare servizi basati su sistemi Embedded ed Edge AI per l’elaborazione distribuita dei dati in tempo reale;
• realizzare e gestire Digital Twin di prodotti, processi e infrastrutture per il monitoraggio, la simulazione e l’ottimizzazione delle prestazioni, integrando soluzioni di robotica e automazione industriale;
• progettare infrastrutture di networking e cloud computing a supporto di sistemi intelligenti distribuiti;
• applicare metodologie di Design Thinking e Open Innovation per sviluppare prodotti e servizi innovativi, contribuendo ai processi di trasformazione tecnologica e alla Twin Transition delle organizzazioni;
• valutare gli aspetti di sicurezza, affidabilità, sostenibilità ed etica nell’impiego di sistemi intelligenti e tecnologie di Intelligenza Artificiale.