Bolsa de PD em Geofísica

Post-Doctoral Fellowship in Geophysics

• Resumo Summary

  Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de uma técnica de geração de dataset sintético para otimização de treinamento de NNs (redes neurais) para predição de dados sísmicos, uma vez que a utilização de uma NN para predizer modelos de velocidades sísmicas vem demonstrando resultados cada vez mais acurados e eficientes. Essa técnica irá incorporar informações específicas de uma região, permitindo a geração automatizada de um dataset com as características estruturais e estratigráficas de interesse. Isso permite melhores predições estratigráficas da geologia de uma região, além de identificar localizações de estruturas mais complexas.

  A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 12.570,00 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

  This research project aims to develop a synthetic dataset generation technique to optimize the training of neural networks (NNs) for seismic data prediction. The use of neural networks to predict seismic velocity models has shown increasingly accurate and efficient results. The proposed technique will incorporate region-specific information, enabling the automated generation of datasets containing the structural and stratigraphic characteristics of interest. This approach allows for improved stratigraphic predictions of regional geology and facilitates the identification of more complex structural features.

  The fellow will be based at the Federal University of São Paulo's Marine Sciences Institute (IMar-UNIFESP) in Santos, Brazil.

  This opportunity is open to candidates of any nationality. The selected candidate will receive a FAPESP Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 12,570.00 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.