Convocatoria de solicitudes para doctorado: 14 Becas de Doctorado de Doble Titulación MSCA para el proyecto GreenFieldData
GreenFieldData: Gestión y Análisis de Datos IoRT para la Agricultura Sostenible
Contrato de 3 años a partir de septiembre/octubre de 2026
https://www.eu4greenfielddata.eu/¿Eres un investigador en ciernes listo para impulsar la transición digital y ecológica en la agricultura?
El proyecto GreenFieldData ofrece una oportunidad excepcional para realizar un doctorado dentro de una red internacional e interdisciplinaria de alto nivel, financiada por las prestigiosas Acciones Marie Skłodowska-Curie (MSCA) Doctoral Networks (ID de acuerdo de subvención: 101226371).
¿Por qué unirse a nosotros?
• Pilar de Excelencia:
Un Doctorado Conjunto MSCA de Alto Nivel
El proyecto “Gestión y análisis de datos de IoRT para la Agricultura Sostenible” (GreenFieldData) es una iniciativa del Pilar 1 (Excelencia) de Horizon Europe. Esta ambiciosa red une a 12 beneficiarios académicos líderes de 7 países de la UE, apoyados por 24 socios asociados, tanto académicos como no académicos.
Al unirse a esta red, formará parte de un entorno de formación altamente integrado, intersectorial e internacional (triple ‘i’). Nuestro objetivo común es formar a una nueva generación de investigadores capaces de ofrecer soluciones sólidas y centradas en el ser humano frente a los desafíos que plantea el cambio climático y las limitaciones socioeconómicas.
Apoyo financiero excepcional para tu doctorado
El Doctorado Conjunto MSCA ofrece un paquete de empleo altamente competitivo y financieramente atractivo durante toda la duración del contrato de doctorado de 36 meses:
• Asignación generosa para la vida: una contribución mensual de salario bruto
• Asignación de movilidad: una contribución mensual adicional para cubrir los costos privados relacionados con la movilidad (por ejemplo, reubicación, viajes)
• Asignación familiar: también se proporciona una asignación mensual, si corresponde (investigadores con obligaciones familiares)
Doble Titulación, Formación de Alto Nivel y Empleabilidad
Todos los 14 candidatos a doctorado estarán inscritos en programas de Doctorado de Doble Titulación, garantizando la supervisión conjunta de al menos dos universidades internacionales destacadas, con estancias en empresas industriales.
El proyecto ofrece un programa de formación doctoral de alto nivel, proporcionando un conjunto único de conocimientos avanzados y habilidades transferibles esenciales para maximizar tu futura empleabilidad en los sectores de investigación, tecnologías digitales y agricultura.
14 Temas de Investigación de Vanguardia sobre IoRT y Agricultura Sostenible
Tu investigación se centrará en la convergencia de la ciencia de datos avanzada y el IoRT (Internet de las Cosas Robóticas) para fomentar la Agricultura Sostenible y definir prácticas eficientes de bajo insumo. Estamos buscando mentes brillantes para abordar temas avanzados como Sistemas Avanzados de Gestión de Bases de Datos, IA, Arquitecturas Edge-Fog-Cloud y Análisis de Datos aplicados a desafíos agrícolas del mundo real.
Estamos reclutando para las siguientes 14 plazas de doctorado (contrato de 3 años a partir de septiembre/octubre de 2026):
| Ref. | PhD Title | Main Supervising Institutions | Key Research Focus |
| A | Optimized IoRT network for enhanced data quality of IoRT cereals production practices. | Aarhus University (DK) & Clermont Auvergne University (FR) | IoRT Network Optimisation, Data Quality |
| B | Data collection and analysis empowered with AI for robotized Olive Oil Precision Farming. | University College Dublin (IE) & Instituto Superior Técnico (PT) | AI, Precision Farming, Robotics |
| C | Powering data-driven sustainability assessment tasks in agri-food systems with IoT-data Datlakes and Large Language Models. | Aarhus University (DK) & Université Libre Bruxelles (BE) | Data Lakes, LLMs, Sustainability Assessment |
| D | Human-centric Digital twins for monitoring robotized biostimulants application practices. | University Milan (IT) & Université Libre Bruxelles (BE) | Digital Twins, Human-Centric Systems, Robotics |
| E | Optimizing Images Quality and Deep Learning Methods for Vineyard Disease Detection. | University Padova (IT) & University Poznan (PL) | Deep Learning, Image Quality, Crop Disease |
| F | Optimized Olive crop irrigation based on high quality soil data using IoRT networks. | Instituto Superior Técnico (PT) & University Toulouse (FR) | IoRT Networks, Soil Data, Irrigation Optimisation |
| G | Characterization of abiotic stress of trees using AI methods on acoustic signals. | University College Dublin (IE) & INRAE (FR) | AI, Acoustic Signal Analysis, Abiotic Stress |
| H | Monitoring of grazing animals using sensors and data science. | University Liege (BE) & University College Dublin (IE) | Sensors, Data Science, Animal Monitoring |
| I | Assessing soil and crop health across sugar-beet producing farms. | University Poznan (PL) & University Liege (BE) | Soil/Crop Health Assessment, Sugar-beet |
| L | Natural language based interaction for robotized biostimulant practices. | CNRS (FR) & University Milan (IT) | Natural Language Processing, Robotics, Biostimulants |
| M | Assessing drought effects on grassland using IoT-enabled visual sensors. | University Poznan (PL) & INRAE (FR) | IoT Sensors, Visual Data, Drought Effects |
| N | Optimization-simulation coupling for the GHG emission based supervision and planification of a fleet of autonomous agricultural robots. | Aarhus University (DK) & INRAE (FR) | Optimisation, Simulation, Autonomous Robots, GHG Emissions |
| O | Adaptive navigation for agricultural robots using database-driven insights. | Université Libre Bruxelles (BE) & INRAE (FR) | Database Insights, Adaptive Navigation, Robotics |
| P | Agricultural AI data integration and management based on LLM. | University Toulouse (FR) & University Padova (IT) | AI, Data Integration, Large Language Models (LLM) |
Inclusión
Damos la bienvenida a solicitudes de candidatos de todos los orígenes, géneros y nacionalidades.
En particular, animamos a que presenten su solicitud mujeres, personas no binarias y candidatos con discapacidades, así como individuos de grupos históricamente subrepresentados. La selección se basa únicamente en el mérito y el potencial, de acuerdo con los principios de igualdad de oportunidades. Si necesita algún ajuste razonable durante el proceso, por favor contacte a los supervisores.
Además:
1. Arreglos de trabajo: Pueden estar disponibles prácticas de trabajo flexibles según las necesidades del proyecto (por ejemplo, modalidad híbrida/remota, horarios ajustados).
2. Instalaciones para cuidadores o personas que necesiten requisitos especiales (familias y el proceso de visado para sus familiares).
3. Solicitantes internacionales: Damos la bienvenida a candidatos internacionales; cuando sea aplicable, la institución anfitriona puede asesorar sobre visados, alojamiento y otros trámites administrativos.
Cronograma
• Fecha límite de solicitud: 15 de abril de 2026
• Proceso de selección: mayo de 2026
• Fecha de inicio del doctorado: septiembre-octubre de 2026
Cómo postular
Toda la información se proporciona en el sitio web del proyecto: https://www.eu4greenfielddata.eu/
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