Supervisores: Prof. Gabriele Sosso, Dr. Lukasz Figiel, Prof. James Kermode
Parceiro do projeto: Awe-nst
Este projeto utiliza o avanço das técnicas de aprendizado de máquina para simular o transporte de gás em materiais poliméricos, por meio de um esforço colaborativo com nosso parceiro de projeto AWE-NST.
Fundo: Os materiais poliméricos são essenciais em várias indústrias de alta tecnologia, como embalagens, membranas para separação de gás, células de combustível e baterias. No entanto, entender seu comportamento, particularmente em relação ao transporte de gás, continua sendo um desafio significativo. Em sistemas de polímeros desordenados, como polímeros vítreos, a difusão de gás geralmente se desvia do comportamento ideal da Fickian, seguindo mecanismos complexos e dependentes do sistema que são pouco compreendidos. Esses materiais também sofrem envelhecimento, o que afeta suas propriedades estruturais e de transporte ao longo do tempo. A simulação desses processos é exigente computacionalmente, pois requer grandes escalas de tempo e comprimento, e os modelos clássicos existentes não conseguem capturar as interações complexas entre gases e polímeros. Além disso, os cálculos da estrutura eletrônica, embora bastante precisos, são muito intensivos em recursos para simulações em larga escala por períodos prolongados. Para enfrentar esses desafios, este projeto visa aplicar a estrutura inovadora da MACE de aprendizado de máquina. O MACE permite simulações mais eficientes usando o aprendizado de máquina para capturar a física subjacente do transporte de gás, oferecendo um equilíbrio entre precisão e eficiência computacional, além de permitir a modelagem de efeitos de envelhecimento nos sistemas de polímeros.
Objetivos: O objetivo principal deste projeto é desenvolver um potencial avançado de MACE para simular o transporte de gás em sistemas poliméricos, abordando as propriedades de difusão e solubilidade. O aluno ajustará os modelos MACE existentes para melhorar sua precisão e transferibilidade, fabricando um novo modelo adequado para uma variedade de sistemas de polímeros. Isso envolverá a integração de simulações de dinâmica molecular, cálculos de estrutura eletrônica e técnicas de aprendizado de máquina para desenvolver modelos precisos que capturam as complexidades do envelhecimento e degradação do material. Além disso, o projeto se concentrará na incorporação de quantificação da incerteza nos modelos para garantir sua confiabilidade na previsão do desempenho material a longo prazo. Por fim, o objetivo é fornecer uma ferramenta computacional capaz de simular o comportamento dos materiais poliméricos em condições do mundo real, ajudando a informar o desenvolvimento de materiais mais confiáveis e duráveis para várias aplicações.
Saiba mais: https://warwick.ac.uk/fac/sci/hetsys/themes/projects2025
Observe que, devido à natureza do trabalho de nosso parceiro do projeto, as restrições de nacionalidade se aplicam às inscrições para este projeto.
Sobre nós:
O Centro EPSRC de Treinamento de Doutorado em Modelagem de Sistemas Heterogêneos (HETSYS), com sede na Universidade de Warwick, oferece uma oportunidade excepcional para estudantes de ciências físicas, ciências da vida, matemática, estatísticas e origens de engenharia que são apaixonadas por aplicar seus conhecimentos matemáticos para enfrentar, problemas complexos, reais do mundo do mundo real.
Ao promover essas habilidades, a Hetsys treina a próxima geração de especialistas para desafiar a ponta da modelagem computacional em diversos sistemas heterogêneos. Esses sistemas abrangem uma ampla gama de áreas de pesquisa emocionantes, incluindo dispositivos em nanoescala, catalisadores inovadores, super -calas, fluidos inteligentes, plasmas espaciais e muito mais.
Hetsys oferece um ambiente de pesquisa vibrante e solidário, ideal para nutrir a criatividade e o crescimento acadêmico. Nossa comunidade de estudantes interdisciplinares abrange várias coortes, cada uma em diferentes estágios de sua jornada de doutorado, criando uma atmosfera rica e colaborativa.
Detalhes de financiamento
Informações adicionais de financiamento
Os prêmios para os residentes do Reino Unido pagam uma bolsa para cobrir a manutenção, além de pagar as taxas da universidade e um apoio ao treinamento de pesquisa. A bolsa está na taxa de ukri padrão.
Para mais detalhes, visite: https://warwick.ac.uk/fac/sci/hetsys/apply/funding/
