AACSB accredited AMBA accredited
Kontakt ul. Gagarina 13a, 87-100 Toruń
tel.: +48 56 611 4600

Doktoraty wdrożeniowe po raz kolejny na WNEiZ

Grafika przedstawia czapkę absolwentów studiów wyższych trzymaną na dłoni. W tle ozdoby graficzne.

Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania UMK w Toruniu znalazł się w gronie podmiotów realizujących ministerialny program "Doktorat wdrożeniowy" w ramach VI jego edycji.

Przedmiotem programu jest tworzenie warunków do rozwoju współpracy podmiotów systemu szkolnictwa wyższego i nauki z otoczeniem społeczno-gospodarczym, prowadzonej w ramach szkół doktorskich i polegającej na kształceniu doktorantów we współpracy z zatrudniającymi ich przedsiębiorcami albo innymi podmiotami, której efektem będzie wdrażanie w tych podmiotach wyników prowadzonej przez doktorantów działalności naukowej. 

Tegoroczna edycja programu składa się z następujących modułów:

1) „Doktorat wdrożeniowy I” – w ramach którego jest wspierane przygotowywanie rozpraw doktorskich przez doktorantów prowadzących działalność naukową w zakresie innym niż określony w pkt 2 i 3;
2) „Doktorat wdrożeniowy II – sztuczna inteligencja i technologie kwantowe” – w ramach, którego jest wspierane przygotowywanie rozpraw doktorskich przez doktorantów, prowadzących działalność naukową w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji oraz technologii kwantowych w procesach technologicznych lub społecznych, w tym związanych z cyberbezpieczeństwem;
3) „Doktorat wdrożeniowy III – metrologia” – w ramach którego jest wspierane przygotowywanie rozpraw doktorskich przez doktorantów prowadzących działalność naukową w zakresie wykorzystania metrologii w procesach technologicznych i społecznych, w tym związanych z rozwojem technologii cyfrowych oraz najnowszych technologii w obszarach zdrowia, środowiska, energii i zaawansowanych technik pomiarowych.

Na Wydziale Nauk Ekonomicznych i Zarządzania UMK w Toruniu realizowane będą dwa granty - jeden dotyczyć będzie opracowania innowacyjnej metody wspomagania priorytetyzacji i optymalizacji portfela projektów IT opartej na wielokryterialnej analizie danych wspieranej przez rozwiązania głębokiego uczenia (pod kierunkiem prof. dr hab. Macieja Zastempowskiego), drugi zaś - opracowania metodyki prognozowania kluczowych wskaźników efektywności w projektach IT z wykorzystaniem uczenia maszynowego, pod kierunkiem dr. hab. Witolda Orzeszko, prof. UMK.

Pełna lista wniosków, które zostały zakwalifikowane do programu znajduje się na stronie Ministerstwa Edukacji i Nauki. 

 

pozostałe wiadomości