Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Modellazione CFD di problemi multiscala potenziata con Machine Learning 2022_RTDA_DAER_4
Titolo del progetto di ricerca in inglese	CFD modelling of multiscale problems enhanced by Machine Learning 2022_RTDA_DAER_4
Descrizione sintetica in italiano	La natura multiscala di numerosi problemi di fluidodinamica, di interesse sia applicativo che fondamentale, rende spesso difficoltosa l'applicazione della Fluidodinamica Computazionale. Questa ricerca intende sviluppare tecniche e strumenti HPC che possano essere adattati a uno specifico problema per ovviare all'eccessiva separazione di scale, riducendo così la complessità computazionale grazie a opportuni modelli alla mesoscala. Questo tipo di modellazione viene tradizionalmente basata su considerazioni di tipo fisico, che possono essere affiancate dal Machine Learning, che recentemente sta emergendo come un potente strumento aggiuntivo per affrontare problemi fluidodinamici complessi.La posizione si inquadra all'interno del Centro Nazionale su High Performance Computing, Big Data e Quantum Computing, con particolare riferimento allo Spoke 'Multiscale modeling and engineering applications',Work Package 2 'Simulation of large systems' Finanziato dall'Unione europea - NextGenerationEU
Descrizione sintetica in inglese	The multiscale nature of several flow problems of either applied or fundamental importance often hinders the deployment of Computational Fluid Dynamics. The research intends to develop HPC tools and techniques that can be tailored to specific problems to overcome the often severe scale separation, thus reducing the computational complexity thanks to suitable mesoscale modelling. Such modelling is traditionally pursued with reasoning based on flow physics, but can also be complemented with Machine Learning, recently emerging as a powerful additional tool to tackle complex fluid flow problems. The position is framed within the National Center on High Performance Computing, Big Data and Quantum Computing, with specific reference to the Spoke 'Multiscale modeling and engineering applications', Work Package 2 'Simulation of large systems via multiscale and AI methods'- Funded by the European Union – NextGenerationEU
Descrizione del bando in italiano
Descrizione del bando in inglese
Numero posti	1
Settore Concorsuale	09/A1 - INGEGNERIA AERONAUTICA, AEROSPAZIALE E NAVALE
S.S.D	ING-IND/06 - FLUIDODINAMICA
Destinatari del bando (of target group)	Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Data del bando	10/10/2022

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Temporary
Tempo	Full-time
Organizzazione/Ente	Politecnico di Milano
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	Milano

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	Politecnico di Milano
Tipo	Academic
Paese	ITALY
Città	Milano
E-mail	concorsi@polimi.it
Sito web	https://www.polimi.it/en/bandi-per-i-ricercatori-pnrr

 

Dettagli per la candidatura

Data di scadenza del bando	03/11/2022 - alle ore 23:59
Come candidarsi	Other

 

Titoli di studio richiesti

Laurea	PhD or equivalent
Ambito della laurea	Other

 

Lingue richieste

Lingua	ENGLISH
Livello di conoscenza della lingua	Good