Ingegnere per Smart Space Factories – AI
Pubblicato il 12-08-2026 - Università di Trento in Trento
AI e ottimizzazione per le Smart Space Factories: la nuova frontiera della manifattura spaziale
La space economy sta entrando in una fase nuova.
Il futuro dello spazio sarà determinato dalla capacità di progettare e governare fabbriche intelligenti e riconfigurabili in grado di produrre satelliti in modo più pronto, affidabile e data-driven.
Il paradigma industriale sta cambiando: non solo grandi satelliti sviluppati in cicli lunghi e altamente customizzati, ma micro-satelliti, nano-satelliti, costellazioni, piattaforme modulari, supply chain globali, automazione flessibile, digital twin, dati industriali e sistemi decisionali avanzati.
In questo scenario è disponibile una borsa di dottorato industriale di 36 mesi (con avvio a Novembre 2026) presso l’Università di Trento, nel Dottorato Nazionale in Space Science and Technology, su un tema al centro della trasformazione industriale dello spazio:
Il dottorato industriale sarà sviluppato in stretta collaborazione con Thales Alenia Space (gruppo Leonardo)
e prevede un lavoro continuativo con l’azienda su problemi reali di produzione, logistica, supply chain, automazione e ottimizzazione industriale.
Il riferimento applicativo sarà la Space Smart Factory di Thales Alenia Space a Roma, una delle più grandi infrastrutture europee intelligenti, digitali e riconfigurabili per la manifattura spaziale, progettata per affrontare le sfide delle costellazioni satellitari e della nuova industria dello spazio mediante l’utilizzo di AMR, cobot, digital twin, logistics AI, scheduling predittivo, ottimizzazione multi-obiettivo e decision support systems.
L’obiettivo sarà sviluppare metodi quantitativi e strumenti decisionali evoluti basati su AI/OR per rispondere a domande industriali complesse:
- come schedulare la produzione di satelliti customizzati in ambienti variabili;
- come allocare risorse, attività critiche e capacità produttiva in sistemi produttivi riconfigurabili;
- come ottimizzare dinamicamente flussi logistici e