Scientific machine learning per la simulazione numerica di sistemi complessi - 2026_IDR_DMAT_2

Posizione: Incarico di ricerca (pre-doc) Istituto: Politecnico di Milano
Aperto il: 27/02/2026 Scadenza: 31/03/2026

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

Numero posti

1

Ente finanziatore

Politecnico di Milano

Modalità di selezione

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Per partecipare alla selezione, si prega di leggere il bando disponibile sul sito web: https://www.polimi.it/bandi-incarichidiricerca Prova orale volta ad accertare l’attitudine e l’idoneità allo svolgimento dell’attività di ricerca oggetto dell'incarico, nonché a valutare la conoscenza della lingua inglese e/o altre lingue rilevanti per le attività di ricerca da svolgere (fino a punti 40) Attinenza e rilevanza delle pubblicazioni, delle tesi e di altri prodotti scientifici allegati, con il programma di ricerca oggetto dell’incarico (fino a punti 20) Attinenza e rilevanza delle attività di ricerca precedentemente svolte, nonché delle eventuali esperienze lavorative, in relazione alle attività di ricerca oggetto dell'incarico (fino a punti 20) Rilevanza e congruenza del percorso di studi con il programma di ricerca oggetto dell’incarico (fino a punti 20)