Bolsa de PD em Controle de Escoamentos Empregando Técnicas de Aprendizado de Máquina
Post-Doctoral Fellowship in Machine Learning for Flow Control
Nº: 7489
Área de conhecimento: Engenharia
Field of knowledge: Engineering
Nº do processo FAPESP: 2013/08293-7
FAPESP process: 2013/08293-7
Título do projeto: CCES – Centro de Engenharia e Ciências Computacionais
Project title: Center for Computing in Engineering & Sciences (CCES)
Área de atuação: Controle de escoamentos e aprendizado de máquina
Working area: Flow control strategies and machine learning
Quantidade de vagas: 1
Number of places: 1
Pesquisador responsável: Munir Salomão Skaf
Principal investigator: Munir Salomão Skaf
Unidade/Instituição: Faculdade de Engenharia Mecânica, Universidade Estadual de Campinas (FEM-Unicamp)
Unit/Instituition: Faculdade de Engenharia Mecânica, Universidade Estadual de Campinas (FEM-Unicamp)
Data limite para inscrições: 14/11/2024
Deadline for submissions: 2024-11-14
Publicado em: 14/10/2024
Publishing date: 2024-10-14
Localização: Rua Mendeleyev, 200, Campinas
Locale: Rua Mendeleyev, 200, Campinas
E-mail para inscrições: wolf@fem.unicamp.br
E-mail for proposal submission: wolf@fem.unicamp.br
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Resumo
Summary
Neste projeto, iremos combinar técnicas de aprendizado de máquina e simulações numéricas para desenvolver metodologias de controle de escoamentos. A pesquisa será realizada no âmbito do Centro de Engenharia e Ciências Computacionais (CCES), um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) apoiado pela FAPESP com sede na FEM-Unicamp.
Estamos procurando candidatos motivados com conhecimentos em aprendizado de máquina, sistemas de controle, mecânica dos fluidos e dinâmica dos fluidos computacional. Espera-se que o candidato apresente uma lista de publicações em periódicos e conferências relevantes associadas aos temas acima, e que tenha doutorado concluído ou prestes a ser concluído em Engenharia Mecânica, Aeroespacial, ou áreas afins.
O projeto terá a duração de 12 meses com a possibilidade de extensão, caso aprovado pela FAPESP. O candidato irá trabalhar presencialmente em um grupo de pesquisa bastante ativo, com uma infraestrutura completa de computação de alto desempenho.
O candidato deve enviar um CV com sua lista de publicações em periódicos e conferências, além de suas competências nas áreas do projeto, para wolf@fem.unicamp.br.
A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 12.000,00 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.
In this project, we will combine techniques of machine learning with numerical simulations to develop flow control strategies. Studies will be carried out under the aegis of the Center for Computing in Engineering & Sciences (CCES), a Research, Innovation and Dissemination Center (RIDC) supported by the São Paulo Research Foundation (FAPESP) and hosted by the State University of Campinas's School of Mechanical Engineering (FEM-UNICAMP) in Brazil.
We are looking for motivated candidates with expertise in machine learning, control systems, fluid mechanics and computational fluid dynamics. The candidate is expected to present a list of publications in relevant journals and conferences associated with the above topics, and to have a PhD completed or about to be completed in mechanical or aerospace engineering, or related fields.
The project will have a duration of 12 months with the possibility of an extension, conditioned to approval by FAPESP. The candidate will work in-person in a very active research group, with a complete infrastructure of high-performance computing.
The candidate must send a CV with their list of publications in journals and conferences, in addition to their background in the areas of the project, to wolf@fem.unicamp.br.
This opportunity is open to candidates of any nationality. The selected candidate will receive a FAPESP Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 12,000.00 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.
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