Bolsa de PD em Physics-Informed Machine Learning

Post-Doctoral Fellowship in Physics-Informed Machine Learning

• Resumo Summary

  O Centro de Inteligência Artificial, um Centro de Pesquisa financiado pela FAPESP e IBM Research e sediado na Universidade de São Paulo (c4ai.inova.usp.br), está oferecendo uma Bolsa de Pós-Doutorado. Deseja-se investigar arquiteturas de Physics-Informed Machine Learning (PIML) para prever variáveis físicas do oceano, tais como correntes, ondas e maré. Modelos matemáticos de hidrodinâmica costeira serão associados a técnicas de machine learning, permitindo desenvolver modelos mais precisos para a previsão do comportamento destas variáveis. As aplicações desta pesquisa, que resultará um sistema de predição ambiental preciso e confiável, são diversas.

  A Bolsa de Pós-Doutorado é voltada a cientistas promissores, que tenham obtido o título de doutor há menos de 7 (sete) anos, no país ou no exterior, com destacado desempenho, para contribuírem nas pesquisas, no desenvolvimento de sistemas, nas análises, no auxílio de orientação de alunos, na escrita e publicação de artigos em conferências e periódicos de impacto. O bolsista deverá ser uma pessoa proativa e motivada, ter boas habilidades de comunicação oral e escrita em inglês e apresentar capacidade de trabalho em equipe.

  O trabalho será supervisionado por Anna Helena Reali Costa, Eduardo Aoun Tannuri, Edson Satoshi Gomi e Marcelo Dottori.

  Em caso de interesse, envie mensagem para c4ai-keml@usp.br (assunto: Bolsa PD em PIML).

  A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 7.373,10 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 Center for Artificial Intelligence, a research center funded by FAPESP and IBM Research and hosted by the Universidade de São Paulo (c4ai.inova.usp.br) is offering a Post-Doctoral Fellowship in Physics-Informed Machine Learning (PIML) applied to modeling and forecasting physical variables of the ocean. Mathematical models of coastal hydrodynamics will be associated with measured data using machine learning techniques, to better predict the behavior of relevant variables. There are several applications of this research, which will result in an accurate and reliable environmental prediction system.

  The Post-Doctoral Fellowship is aimed at promising scientists, who have obtained a PhD degree less than 7 (seven) years ago, in Brazil or abroad, with outstanding performance. The PD will contribute to research, systems development and coding, analysis, support in the supervision of undergraduate students, writing and publishing articles in conferences and impact journals. The PD must have demonstrated research ability in the area of the call, be a proactive and motivated person, have good oral and written communication skills in English, and have the ability to work in a team.

  Work will be supervised by Anna Helena Reali Costa, Eduardo Aoun Tannuri, Edson Satoshi Gomi and Marcelo Dottori.

  If interested, send message to c4ai-keml@usp.br (subject: PD Scholarship in PIML).

  This opportunity is open to candidates of any nationalities. The selected candidate will receive a Post-Doctoral fellowship from the São Paulo Research Foundation (FAPESP) in the amount of R$ 7,373.10 monthly and a research contingency fund, equivalent to 10% of the annual value of the fellowship which should be spent in items directly related to the research activity.