Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | “Calcolo della riduzione della resistenza aerodinamica nel grafene tramite simulazioni di dinamica molecolare basate su reti neurali” Innovation Grant HPC Leonardo CUP: J93C22000540006 |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Calculation of drag reduction in graphene through neural-network molecular dynamics simulations |
| Campo principale della ricerca | Physics |
| Sottocampo della ricerca | Other |
| Area CUN | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | FIS/03 - FISICA DELLA MATERIA |
| Descrizione sintetica in italiano | Il ricercatore studierà la riduzione della resistenza aerodinamica nel grafene con una combinazione di metodi di struttura elettronica e dinamica molecolare (MD) su larga scala, utilizzando tecniche di apprendimento automatico e calcolo ad alte prestazioni (HPC). La prima parte del progetto prevede lo sviluppo di potenziali interatomici basati su rete neurali (NNIP) per descrivere il grafene su substrati metallici in presenza di gas atmosferici, incluso l’apprendimento su simulazioni di teoria del funzionale densità (DFT). La seconda parte prevede simulazioni di MD su larga scala basate sul potenziale NNIP sviluppato, mirate alla comprensione microscopica del flusso vicino alle superfici di grafene e dell'impatto della loro microstruttura sullo scorrimento, con l'obiettivo di valutarne il potenziale per la riduzione della resistenza aereodinamica. |
| Descrizione sintetica in inglese | The researcher will study drag reduction in graphene with a combination of electronic structure methods and large-scale atomistic molecular dynamics (MD) powered by machine learning and high-performance computing (HPC). The first part of the project involves the development of neural-network interatomic potentials for graphene on metallic substrates under air gasses, including the training on density-functional theory (DFT) calculations. The second part involves large-scale MD simulations targeting the comprehensive understanding of the microscopic flow characteristics near graphene surfaces and the impact of surface microstructure on slip. The position requires robust and documented expertise in the use of electronic-structure simulation software for DFT simulations (e.g. Quantum ESPRESSO) and/or MD (e.g. LAMMPS). |
| Data del bando | 25/03/2024 |
| 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-51340 |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Importo annuale | 21.148 |
| 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 | https://www.units.it/ |
| assegni@amm.units.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 26/04/2024 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/units (rif. PICA 24ar376-1HPC) |