Bolsa de PD em Modelagem de Materiais
Post-Doctoral Fellowship in Materials Modeling
Nº: 6985
Área de conhecimento: Engenharia
Field of knowledge: Engineering
Nº do processo FAPESP: 2020/01177-5
FAPESP process: 2020/01177-5
Título do projeto: Da ciência fundamental à aplicada: novas fronteiras em tecnologias de células a combustível
Project title: From Fundamental to Applied Science: New Frontiers in Fuel Cell Technologies
Área de atuação: Células a Combustível, Etanol, Eletrólitos, Condução de Íons, Propriedades de Transporte, Propriedades Mecânicas, Aprendizado de Máquina e Modelagem Atomística
Working area: Fuel Cells, Ethanol, Electrolytes, Ion Conduction, Transport Properties, Mechanical Properties Machine Learning, and Atomistic Modeling
Quantidade de vagas: 1
Number of places: 1
Início: 01/07/2024
Start: 2024-07-01
Pesquisador responsável: Nigel Peter Brandon
Principal investigator: Nigel Peter Brandon
Unidade/Instituição: Engenharia Mecânica
Unit/Instituition: Engenharia Mecânica
Data limite para inscrições: 30/05/2024
Deadline for submissions: 2024-05-30
Publicado em: 24/04/2024
Publishing date: 2024-04-24
Localização: Avenida Professor Luciano Gualberto, Travessa do Politécnico, 380 – Departamentos de Engenharia Naval e Oceânica (PNV) e Engenharia Mecânica (PME), São Paulo
Locale: Avenida Professor Luciano Gualberto, Travessa do Politécnico, 380 – Departamentos de Engenharia Naval e Oceânica (PNV) e Engenharia Mecânica (PME), São Paulo
E-mail para inscrições: rcgi.opportunities@usp.br
E-mail for proposal submission: rcgi.opportunities@usp.br
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Resumo
Summary
O candidato selecionado irá ingressar no Centro de Pesquisa para a Inovação de Gases de Efeito Estufa (RCGI) – um Centro de Pesquisa em Engenharia (CPE) constituído por FAPESP e Shell com sede na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli-USP) –, onde irá colaborar com os pesquisadores do projeto 83 do RCGI, intitulado “Da ciência fundamental à aplicada: novas fronteiras em tecnologias de células a combustível” e viabilizado por meio do programa FAPESP São Paulo Excellence Chair (SPEC).
O candidato contribuirá alinhado aos principais objetivos do projeto:
1. Utilizar técnicas computacionais avançadas e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar e avaliar materiais adequados como eletrodos e eletrólitos de células de combustível de óxido sólido a etanol direto, incluindo condução iônica por prótons e íons oxigênio.
2. Realizar simulações de dinâmica molecular para descrever e calcular propriedades físicas e mecânicas dos eletrólitos e eletrodos.
3. Colaborar de perto com uma equipe multidisciplinar de pesquisadores para integrar suas descobertas no desenvolvimento de células de combustível de óxido sólido que funcionam com etanol.
Este projeto é adequado para um candidato altamente motivado e requer habilidades de linguagens de programação, experiência em aprendizado de máquina e dinâmica molecular e proficiência em inglês são necessárias.
O candidato deve ser doutor em Matemática, Física, Computação, Ciência dos Materiais ou Engenharia.
Informações e registro: visite https://sites.usp.br/rcgi/opportunities/ e acesse o código da vaga (REF 24PDR270).
A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 9.318,90 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.
The selected candidate will be part of the Research Centre for Greenhouse Gas Innovation (RCGI) – an Engineering Research Center (ERC) jointly funded by the São Paulo Research Foundation (FAPESP) and Shell and hosted by the University of São Paulo's Engineering School (POLI-USP) in Brazil – where he/she will collaborate with researchers from RCGI's project 83 entitled “From Fundamental to Applied Science: New Frontiers in Fuel Cell Technologies” and made possible through FAPESP program São Paulo Excellence Chair (SPEC).
The applicant will contribute in line with the main objectives of the project:
1. Employ advanced computational techniques and machine learning algorithms to identify and assess materials suitable as electrodes and electrolytes in direct ethanol solid oxide fuel cells, including both proton and oxygen ions.
2. Conduct molecular dynamics simulations to describe and calculate the physical and mechanical properties of the systems.
3. Collaborate closely with a multidisciplinary team of researchers to integrate your findings into the experimental development of solid oxide fuel cells running on ethanol.
This project would be well-suited to a highly motivated candidate requiring Programming skills, experience in machine learning and molecular dynamics and proficiency in English are required.
The postdoc candidate should hold a PhD in Mathematics, Physics, Computation, Materials Science or Engineering.
Information and registration: visit https://sites.usp.br/rcgi/opportunities/ and access the vacancy code (REF 24PDR270).
This opportunity is open to candidates of any nationality. The selected candidate will receive a FAPESP Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 9,318.90 monthly and a research contingency fund, equivalent to 10% of the annual value of the fellowship which should be spent on items directly related to the research activity.
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