Postée il y a 16 heures
Le chercheur travaillera sur un projet innovant combinant des simulations de dynamique moléculaire Ab-initio (AIMD) et des approches d'intelligence artificielle pour étudier les interactions gaz-surface dans des contextes atmosphériques et astrophysiques.
L'objectif est de développer un cadre computationnel intégrant des dynamiques moléculaires avec des surfaces d'énergie potentielle générées par des modèles de type machine learning (MLP). Ce cadre permettra d’améliorer à la fois la précision et l’efficacité des simulations, ouvrant la voie à une compréhension fine des mécanismes de réactivité, de transfert d’énergie et de dissipation à l'interface gaz-solide.
Le travail inclura la génération de données ab initio, l'entraînement de modèles IA pour la construction de PES haute dimension, l'implémentation de stratégies automatiques pour la sélection des configurations pertinentes, et la réalisation de simulations de dynamique moléculaire à grande échelle sur des systèmes modèles pertinents pour la chimie atmosphérique et interstellaire.
Le poste sera localisé au laboratoire PhLAM de l'université de Lille dans l'équipe PCMT :
https://phlam.univ-lille.fr
https://phlam.univ-lille.fr/recherche/pcmt
Travail sur ordinateur
Travail sur ordinateur