Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | "Studio degli algoritmi basati su physics-informed neural network e applicazione all’analisi dati di Onde Gravitazionali" PNRR HPC CUP: J93C22000540006 e PRIN n. 202275HT58 CUP: J53D23001550006 |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Study of physics-informed neural networks and their application to Gravitational Waves data analysis |
| Campo principale della ricerca | Physics |
| Sottocampo della ricerca | Other |
| Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | FIS/01 - FISICA SPERIMENTALE |
| Descrizione sintetica in italiano | Il candidato si occuperà di studiare il nascente campo delle Physics-Informed Neural networks (PINNs) che rappresentano una recente novità metodologica in cui la risoluzione di equazioni differenziali alle derivate parziali avviene attraverso il Deep learning e viene guidata da leggi fisiche, condizioni al contorno e/o dati sperimentali. Dopo aver acquisito dimestichezza con questi metodi, il candidato li applicherà al campo delle Onde Gravitazionali per riuscire a stimare i parametri astrofisici dei sistemi compatti che le emettono. Questo sviluppo sarà utile a complementare gli algoritmi di rivelazione di onde gravitazionali che si basano solo sulla coerenza dei segnali fra più rivelatori per indicare la presenza di un segnale di origine astrofisica e che permettono di ricostruire la forma d’onda del segnale di onde gravitazionali, ma che non hanno al momento una vera e propria ricostruzione dei parametri della sorgente. |
| Descrizione sintetica in inglese | The candidate will study the nascent field of Physics-informed Neural networks (PINNs), in which the resolution of partial differential equations is based on deep learning and is guided by physical laws, boundary conditions and/or experimental data. After becoming familiar with these methods, the candidate will apply them to the field of Gravitational Waves to be able to estimate the astrophysical parameters of the compact systems that emit them. This development will be useful to complement gravitational wave detection algorithms that rely only on the coherence of signals among multiple detectors to indicate the presence of a signal of astrophysical origin and that allow reconstructing the waveform of the gravitational wave signal, but that do not currently have a true reconstruction of the source parameters. |
| Data del bando | 20/11/2023 |
| 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-50518 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Importo annuale | 28.373 |
| Valuta | Euro |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 24 |
| 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 | 07/12/2023 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/units (rif. PICA 23ar1098-1HPC-PRIN) |