ADVANCED CATALYTIC PROCESSES FOR USING RENEWABLE ENERGY SOURCES

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Dottorato di Ricerca in "Advanced Catalytic Processes for Using Renewable Energy Sources" presso l'Università di Messina, in collaborazione con università estere e imprese, mira a formare ricercatori di eccellenza nel campo della transizione energetica. Il corso si focalizza sullo sviluppo di processi catalitici avanzati, basati sull'uso di energia rinnovabile, in linea con le iniziative europee del Green Deal. Gli studenti acquisiranno competenze interdisciplinari, sfruttando le sinergie del progetto ERC Synergy SCOPE e le collaborazioni con l'industria NEXTCHEM.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un percorso formativo che include corsi avanzati, seminari, attività di ricerca e periodi di studio all'estero presso le università partner (Anversa e Eindhoven). Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, attività di laboratorio e partecipazione a conferenze internazionali. Un ruolo centrale è rivestito dalla ricerca, con l'obiettivo di sviluppare una tesi di dottorato originale e di impatto.

• Competenze acquisite

  Al termine del dottorato, i candidati avranno acquisito competenze avanzate in catalisi, chimica dei materiali, ingegneria dei processi e modellazione computazionale. Saranno in grado di progettare, sviluppare e ottimizzare processi catalitici per la conversione di energia rinnovabile, con particolare attenzione alla sostenibilità e all'efficienza. Avranno inoltre sviluppato capacità di problem solving, pensiero critico, lavoro di squadra e comunicazione scientifica.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando il settore dei processi catalitici e dell'energia rinnovabile attraverso l'automazione, l'ottimizzazione dei processi e la scoperta di nuovi materiali. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per simulare e prevedere il comportamento dei catalizzatori, accelerando la ricerca e lo sviluppo. L'I.A. consente di analizzare grandi quantità di dati sperimentali, identificando modelli e correlazioni che altrimenti sarebbero difficili da individuare, portando a una maggiore efficienza e sostenibilità.

• I futuri laureati avranno l'opportunità di lavorare in un settore in rapida evoluzione, dove la capacità di integrare l'I.A. nei processi di ricerca e sviluppo sarà fondamentale. Le sfide includono la necessità di gestire e interpretare grandi quantità di dati, sviluppare modelli predittivi accurati e collaborare con esperti di I.A.. Le opportunità riguardano lo sviluppo di nuove tecnologie per l'energia pulita, l'ottimizzazione dei processi industriali e la creazione di soluzioni innovative per la mitigazione dei cambiamenti climatici.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in analisi dei dati, modellazione computazionale e programmazione. La conoscenza dei principi dell'I.A. e del machine learning, insieme alla capacità di collaborare con team multidisciplinari, sarà un vantaggio significativo. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno cruciali per rimanere competitivi in un settore in costante evoluzione.