Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Reclutamento n.1 posto ricercatore tempo det.36 mesi tempo pieno ai sensi art. 24 c.3 lett.a) L.240/2010, testo vigente al 29/6/2022 Dipartimento DICATECH. PNRR Missione 4 Componente 2 Investimento 1.4 NextGenerationEU PNRR.RTDA.DICATECH.22.15
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Numerical methods for data modeling and machine learning applied to complex systems and natural phenomena
Descrizione sintetica in italiano	La ricerca si inserisce nell’ambito del Programma di Ricerca del Centro Nazionale “High Performance Computing, Big Data and Quantum Computing” per lo Spoke 5 “Environment and Natural Disasters”. L’elaborazione di modelli efficaci e il paragone con risultati sperimentali e numerici costituisce uno step fondamentale per la comprensione e predizione del comportamento di materiali e strutture tradizionali e innovativi. Tale tipo di approcci è fondamentale per migliorare il progetto e assicurare la sicurezza delle strutture e la loro sostenibilità in termini di utilizzo ottimale e di uso di risorse naturali. A causa della presenza di proprietà e variabili che possono coinvolgere diverse scale spaziali e temporali, i complessi comportamenti associati ai fenomeni naturali richiedono tipicamente il ricorso ad approcci multiscala.
Descrizione sintetica in inglese	The proposed research is part of the Research Program of the National Center "High Performance Computing, Big Data and Quantum Computing" - Spoke 5 "Environment and Natural Disasters". The elaboration of effective models and the comparison with the numerical and experimental results is a fundamental step to understand and predict the behavior of traditional and new materials and structures. This process is fundamental to improve the design and ensure the safety of structures and their sustainability in terms of optimal use of natural resources. Due to the presence of properties and variables that can spread across several interacting temporal and spatial scales, complex phenomena related to natural disasters typically require multi-scaleapproaches
Numero posti	1
Settore Concorsuale	01/A5 - ANALISI NUMERICA
S.S.D	MAT/08 - ANALISI NUMERICA
Destinatari del bando (of target group)	Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate)
Data del bando	07/12/2022

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Other
Tempo	Other
Organizzazione/Ente	Politecnico di Bari
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	Bari

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	Politecnico di Bari
Tipo	Academic
Facoltà/Dipartimento/Laboratorio di ricerca	Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale, del Territorio, Edile e di Chimica
Paese	ITALY
Città	Bari
E-mail	michele.dellolio@poliba.it
E-mail	federico.casucci@poliba.it
E-mail	giuseppe.giancaspro@poliba.it
E-mail	monica.dammacco@poliba.it
E-mail	anna.vasylchenko@poliba.it
Sito web	http://www.poliba.it

 

Dettagli per la candidatura

Data prevedibile per l'assunzione	28/02/2023
Data di scadenza del bando	09/01/2023 - alle ore 00:00
Come candidarsi	Other

 

Titoli di studio richiesti