Puesto de doctor: Marco semántico y basado en datos para la modelización, caracterización y optimización del diseño de baterías de flujo redox, Alemania

Las redes de doctorado Marie Skłodowska-Curie son proyectos conjuntos de investigación y formación financiados por la Unión Europea. Se ofrece financiación a doctorandos de dentro y fuera de Europa para que lleven a cabo proyectos individuales en un país europeo distinto del suyo. La red de formación «PREDICTOR» está formada por 22 socios, coordinados por Fraunhofer ICT en Alemania. La red contratará a un total de 17 doctorandos para un proyecto de 36 meses de duración.

PREDICTOR pretende establecer un método rápido y de alto rendimiento para identificar y desarrollar materiales para el almacenamiento electroquímico de energía. Permitirá la rápida identificación, síntesis y caracterización de materiales dentro de una cadena de desarrollo coherente, sustituyendo los desarrollos convencionales de ensayo y error. Para validar el sistema PREDICTOR, se estudiarán materiales activos y electrolitos para baterías redox-flow. En el marco del proyecto, se ensamblarán y probarán tres celdas de batería de demostración (TRL3-4) con los nuevos materiales desarrollados.

Funciones del puesto

El subproyecto anunciado está financiado en su totalidad por la Red Europea de Formación Marie Skłodowska-Curie «PREDICTOR».Lo llevará a cabo un doctorando en el Instituto Fraunhofer de Algoritmos y Computación Científica SCAI (supervisión de doctorado en la Universidad RWTH de Aquisgrán) durante un periodo de 36 meses.

El Departamento de Diseño Virtual de Materiales de Fraunhofer SCAI ha estado trabajando en diversos aspectos de la modelización multiescala, el análisis de datos, la optimización del diseño y el aprendizaje automático de materiales, moléculas y, especialmente, de materiales electroactivos para baterías de flujo. Esto implica en particular también el aprendizaje activo y los enfoques generativos, así como conceptos semánticos como para la gestión de datos. Dentro de PREDICTOR, los objetivos del subproyecto son el desarrollo de conceptos semánticos (ontología) centrados en la integración de datos de modelización y caracterización, el desarrollo y la implementación de herramientas de análisis y búsqueda semántica, la optimización de un método de cribado de alto rendimiento y el desarrollo de reconocimiento de patrones basado en IA y para la evaluación de espectros y voltamperometría.

En la RWTH de Aquisgrán, la cátedra MODES «Multiscale Modelling of Heterogeneous Catalysis in Energy Systems» está financiada dentro del Cluster de Excelencia «Fuel Science Center» (FSC). La investigación en MODES está impulsada por el diseño computacional de materiales, que es una de las piedras angulares en el desarrollo moderno de materiales y estructura de interfaz para la catálisis heterogénea. MODES utiliza métodos de simulación basados en avances pioneros en la teoría de la estructura electrónica molecular y la informática de alto rendimiento para impulsar el diseño racional basado en la física y la optimización de estas tecnologías, lo que resulta mucho más eficaz que los enfoques basados en el ensayo y error.

Criterios de selección requeridos

• De acuerdo con las normas de financiación de la Unión Europea para las redes de doctorado, los solicitantes NO deben tener todavía un doctorado
• Título de Máster o equivalente en Informática, Química, Matemáticas, Física, Ingeniería Mecánica o Eléctrica o similar
• Sólida competencia interdisciplinar (informática, química, matemáticas, física)
• Destacada motivación para la investigación y el desarrollo y realización independiente de temas de investigación de primera categoría con socios de primera categoría
• Formación deseada: modelización molecular y de materiales, métodos de simulación molecular, química física y química cuántica.
• Conocimientos necesarios: buenos conocimientos de programación y matemáticas, capacidad para trabajar de forma independiente y científica.
• Idiomas: Inglés (competencia oral y escrita)

Beneficios

• La Red de Doctorado «PREDICTOR» está financiada por la Unión Europea en el marco del programa HORIZON Europa, Acciones Marie Skłodowska-Curie. El doctorando será contratado durante 36 meses por Fraunhofer Gesellschaft e.V., con un salario bruto mensual de aproximadamente 3200 € (incluyendo la asignación por movilidad, pero excluyendo otras asignaciones que dependen de la elegibilidad, por ejemplo, asignación familiar, asignación por necesidades especiales).
• El investigador contratado tendrá la oportunidad de trabajar como parte de un equipo internacional e interdisciplinario de 17 doctorandos, con sede en universidades y empresas industriales de toda Europa. Contará con el apoyo de dos mentores dentro del proyecto PREDICTOR y tendrá múltiples oportunidades de participar en cursos de desarrollo profesional y personal. A través de su trabajo, adquirirá un conjunto único de habilidades en la interfaz entre el modelado y la simulación, la experimentación / caracterización de alto rendimiento y la auto-optimización y la gestión de datos en diferentes escalas de longitud, desde el nivel nano al macroscópico.

Se espera que finalice el proyecto con una tesis doctoral y que difunda los resultados a través de patentes (si procede), publicaciones en revistas revisadas por pares y presentaciones en conferencias internacionales.

Todos los empleados de Fraunhofer SCAI se benefician de horarios de trabajo flexibles y de la opción de trabajar desde casa. Fraunhofer apoya un equilibrio óptimo entre familia y carrera profesional.

Organización/Empresa –Fraunhofer SCAI

Campo de investigación – Ingeniería, Informática, Química, Matemáticas

Perfil del investigador -Investigador de primera etapa (R1)

País – Alemania

Plazo de solicitud -30 oct 2024 – 23:59 (Europa/Berlín)

Más información: EUROAXESS