Tesi - Addestramento tramite tecniche di Reinforcement Learning di entità virtuali generate al computer all'interno di un simulatore di volo

Sviluppo di un agente intelligente per il controllo dinamico di un velivolo sintetico in ambiente simulato, utilizzando tecniche di Reinforcement Learning. Il ruolo prevede l’addestramento dell’agente in simulatori di volo, progettazione della funzione di ricompensa per massimizzare prestazioni come accuratezza di traiettoria, consumo di carburante e integrità strutturale, integrazione con simulatori (es. X-Plane 12, DCS World) tramite API/plugin e validazione in scenari complessi. Attività chiave includono analisi dei requisiti, definizione del modello di apprendimento, implementazione dell’agente, valutazione delle prestazioni in ambienti simulati, e supporto alle fasi di selezione. Collaborazione con team di Risorse Umane e Business per temi tecnici, motivazione e attitudini personali; percorso di sviluppo professionale in ambito alta tecnologia. Seniority: New Graduate; Titolo di studio richiesto: Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica o Informatica; conoscenze di linguaggi Python, C++, C#, RL, Gymnasium; forte proattività e capacità di lavoro in team.