Scientific machine learning per la simulazione numerica di sistemi complessi - 2026_IDR_DMAT_2
Gruppo Scientifico-Disciplinare
01/MATH-05 - Analisi Numerica
Descrizione
Il progetto di ricerca verte sull'analisi e implementazione di tecniche di scientific machine learning per la costruzione di modelli di ordine ridotto efficienti, nel contesto della simulazione numerica di problemi a derivate parziali parametrizzati. L'analisi di recenti paradigmi di apprendimento profondo (quali le architetture che adottano il meccanismo della auto-attenzione) nell'ambito dei modelli di ordine ridotto, nonché l'applicazione di questi ultimi ad ambiti di interesse in Ingegneria come la fluidodinamica computazionale, rappresentano attività chiave del presente programma di ricerca. FIS Starting Grant "DREAM" (FIS00003154), CUP: D53C23003180001
Sito web del bando
Numero posti
1
Ente finanziatore
Politecnico di Milano
Modalità di selezione
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