Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo di potenziali interatomici basati sull’apprendimento automatico per materiali bidimensionali e relative applicazioni - PNRR HPC Spoke 7 CUP J93C22000540006 |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Development of machine-learned interatomic potentials for 2D materials and related applications - PNRR HPC Spoke 7 |
| Campo principale della ricerca | Physics |
| Sottocampo della ricerca | Other |
| Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | FIS/03 - FISICA DELLA MATERIA |
| Descrizione sintetica in italiano | Si studieranno complessi materiali bidimensionali (2D) utilizzando metodi di struttura elettronica all'avanguardia e di dinamica molecolare (MD) atomistica su larga scala, supportati da metodi di apprendimento automatico e calcolo ad alte prestazioni (HPC). Si svilupperanno di simulazioni automatizzate per la costruzione di potenziali interatomici basati su reti neurali che apprendono da simulazioni di teoria del funzionale densità (DFT). Il ricercatore utilizzerà i potenziali interatomici sviluppati nel progetto per studiare fenomeni complessi in materiali 2D a temperatura finita, anche considerando le interazioni con il substrato. La posizione richiede una solida e documentata esperienza nell'uso di software per simulazioni DFT e/o MD, incluso l’utilizzo di HPC e possibilmente di piattaforme di informatica dei materiali. La posizione è finanziata dallo Spoke Materials and Molecular Sciences del Centro Nazionale HPC, Big Data e Quantum Computing. |
| Descrizione sintetica in inglese | In this project, the researcher will study complex two-dimensional (2D) materials with a combination of state-of-the-art electronic structure methods and large-scale atomistic molecular dynamics (MD) powered by machine learning and high-performance computing (HPC). The position involves the development of automated simulation workflows for building neural-network interatomic potentials trained on first-principles density-functional theory (DFT) calculations. The researcher will use the interatomic potentials developed in the project to study complex phenomena in 2D materials at finite temperature, also considering the interactions with the substrate. The position requires a robust and documented expertise in the use of electronic-structure simulation software for DFT and/or MD, including the exploitation of HPC and possibly materials’ informatics. The position is funded by the Spoke Materials and Molecular Sciences of National Centre for HPC, Big Data and Quantum Computing. |
| Data del bando | 09/05/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://web.units.it/concorsi/ricerca/conc-48465 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 23.878 |
| Valuta | Euro |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 22 |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli studi di Trieste |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Academic |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Trieste |
| Sito web | https://www.units.it/ |
| assegni@amm.units.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 14/06/2023 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/units (rif. PICA 23ar415-2HPC) |