Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | High-dimensional quantum dynamics with deep machine learning |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | High-dimensional quantum dynamics with deep machine learning |
| Settore Concorsuale | 03 - Scienze chimiche |
| S.S.D | CHIM/02 - CHIMICA FISICA |
| Descrizione sintetica in italiano | L'uso di metodi di chimica quantistica allo scopo di studiare la struttura elettronica e la dinamica di sistemi complessi, il cui numero di gradi di libertà è dell'ordine di migliaia o più, è ostacolato dalla cosiddetta "maledizione della dimensionalità". Questo problema si manifesta in modo drammatico nel campionamento di dinamiche vibrazionali/conformazionali o reattive lente. L'uso di tecniche di machine learning, come quelle basate su deep neural networks (DNNs), puo’ potenzialmente fornire risultati di qualità simile agli approcci ab-initio. |
| Descrizione sintetica in inglese | The use of quantum chemistry methods to predict the electronic structure and the dynamics of complex systems, whose number of degrees of freedom is of the order of thousands or more, is hampered by the so called “dimensionality curse”. This issue shows up dramatically whenever the system’s dynamics is being followed for sampling slow motions such as vibrational/conformational or slow reactive events. The use of machine learning techniques, such as those based on deep neural networks (DNN) could provide results of similar quality of ab-initio approaches in both electronic structure calculations and molecular dynamics. |
| Data del bando | 04/06/2020 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://web.units.it/concorsi/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 20.281 |
| Valuta | Euro |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Trieste |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Trieste |
| Sito web | http://www.units.it |
| concorsidoc@amm.units.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 06/07/2020 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |