Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Calcoli Ab-Initio E Approcci Machine Learning Per Materiali Multifunzionali - Bando SPIN AR 008-2023 CH PNRR |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | First-principles calculations and Machine learning approaches for multifunctional materials - Call SPIN AR 008-2023 CH PNRR |
| Area CUN | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Utilizzo congiunto di metodi ab-initio e machine learning per design di materiali innovativi di interesse tecnologico e sostenibili dal punto di vista ambientale. Possibili applicazioni: Simulazioni Highthroughput per costruzione di database da principi-primi, Sviluppo di potenziali interatomici machinelearning, modelli di regressione complessa o basati su reti neurali per fit di proprietà di interesse tecnologico. |
| Descrizione sintetica in inglese | Joint use of ab-initio methods and machine learning approaches for the design of innovative materials of technological interest and environmentally-sustainable. Possible applications include: Highthroughput simulations for construction of ab-initio databases, Development of interatomic machine-learning potentials, models based on complex regression or neural networks to fit properties of technological interest. |
| Data del bando | 23/11/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
EUROPE |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | http://bandi.urp.cnr.it/doc-assegni/documentazione/14693_DOC_IT.pdf |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
More Experienced researcher or >10 yrs (Senior) |
|---|---|
| Importo annuale | 26000 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 16 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Laurea e Dottorato in Fisica e Laurea specialistica (o Master o titolo equivalente) in Fisica; Esperienza pregressa pluriennale in calcoli ab-initio basati sulla teoria del funzionale densità per materiali funzionali correlati, inclusi quelli magnetici, ferroelettrici e/o che presentino forti effetti di spin-orbita. Conoscenza molto accurata di Fisica dello Stato Solido, Meccanica Quantistica, Teoria di Struttura Elettronica. Conoscenza della lingua inglese e) Conoscenza della lingua italiana (solo per i candidati stranieri) |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) |
Master and PhD degree in Physics and Master (or equivalent title) in Physics Multiyear experience in ab-initio simulations based on density functional theory for correlated functional materials, including those magnetic and ferroelectric and/or with large effects due to spin-orbit coupling Deep knowledge of Solid State Physics, Quantum mechanics, Electronic Structure Theory good level of English and some knowledge of Italian |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Per i candidati selezionati la prova colloquio avrà luogo il giorno 9 gennaio 2024 alle ore 11.00 in modalità a distanza. |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | Selected candidates will be invited for an interview that it will held on January 9, 2024 h. 11.00 by videoconference |
| Nome dell'Ente finanziatore | CNR SPIN SuPerconducting and other INnovative materials and devices institute |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Research Laboratory |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Chieti |
| Sito web | https://www.spin.cnr.it/ |
| spin.recruitment@spin.cnr.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 11/12/2023 |
|---|---|
| Come candidarsi | protocollo.spin@pec.cnr.it |