Scienza dei Materiali (MILANO)

Università degli Studi di MILANO-BICOCCA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea Magistrale in Scienza dei Materiali presso l'Università di Milano-Bicocca mira a fornire una solida preparazione scientifica, basata sulle discipline chimiche e fisiche, con l'obiettivo di formare professionisti in grado di affrontare le sfide del mondo della ricerca e dell'innovazione tecnologica. Il corso si focalizza sull'acquisizione di competenze metodologiche e di un ampio bagaglio di conoscenze specifiche nel campo della scienza dei materiali, preparando gli studenti alla progettazione di strutture molecolari e atomiche con funzionalità specifiche.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede 12 esami per un totale di 84 CFU, integrati da attività formative come stage, seminari e la preparazione della tesi magistrale. Il corso, erogato interamente in inglese, include un programma di doppia laurea con l'Università KU Leuven e l'European Institute of Innovation and Technology (EIT), offrendo agli studenti l'opportunità di ottenere titoli multipli. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, attività di laboratorio e progetti di ricerca.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiscono competenze trasversali nella scienza dei materiali, con particolare attenzione alla modellazione, alla caratterizzazione e alla progettazione di materiali innovativi. Sono in grado di affrontare problemi complessi, di condurre ricerche in modo autonomo e di collaborare in contesti internazionali. Il corso fornisce anche competenze avanzate in fisica e chimica dei materiali, essenziali per l'analisi e lo sviluppo di nuove tecnologie.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore della scienza dei materiali, automatizzando la scoperta e la progettazione di nuovi materiali. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono utilizzati per prevedere le proprietà dei materiali, ottimizzare i processi di produzione e accelerare la ricerca. L'I.A. consente di simulare e analizzare un numero elevato di combinazioni di materiali, riducendo i tempi e i costi della sperimentazione tradizionale.

  • I laureati in Scienza dei Materiali si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare materiali intelligenti e sostenibili, e a nuove sfide, come la necessità di collaborare con sistemi di I.A. e di interpretare i dati generati da questi sistemi. Sarà fondamentale acquisire competenze in analisi dei dati, modellazione computazionale e intelligenza artificiale per rimanere competitivi nel mercato del lavoro.

  • Per competere efficacemente, i futuri professionisti dovranno sviluppare una solida comprensione dei principi dell'I.A., delle tecniche di data science e della capacità di lavorare in team multidisciplinari. La capacità di interpretare i risultati delle simulazioni basate sull'I.A. e di applicare questi risultati alla progettazione e alla produzione di materiali sarà un elemento distintivo.

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competenze da sviluppare

Modellazione computazionale avanzata
Acquisire familiarità con strumenti di simulazione e modellazione basati sull'I.A., come COMSOL e ANSYS, per prevedere e ottimizzare le proprietà dei materiali.
Analisi dei dati e data science
Imparare a utilizzare Python e librerie come Pandas, Scikit-learn e TensorFlow per analizzare grandi quantità di dati e identificare modelli utili per la progettazione di materiali.
Competenze di intelligenza artificiale applicata
Approfondire le tecniche di machine learning e deep learning per la scoperta di materiali, l'ottimizzazione dei processi e la previsione delle proprietà. Studiare i modelli di I.A. applicati alla scienza dei materiali.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche
Seguire regolarmente le riviste specializzate e i preprint per rimanere aggiornati sulle ultime scoperte e tendenze nel campo della scienza dei materiali e dell'I.A..
Sperimentazione e prototipazione
Dedica tempo alla sperimentazione pratica e alla prototipazione di nuovi materiali, applicando le conoscenze acquisite e sperimentando con strumenti di I.A..
Networking e collaborazione
Partecipare a conferenze, workshop e seminari per entrare in contatto con altri professionisti del settore e collaborare a progetti di ricerca.

esperienze utili

Stage in aziende all'avanguardia
Effettuare stage presso aziende che utilizzano l'I.A. nella scienza dei materiali, come IBM, Google o start-up innovative.
Progetti di ricerca multidisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono esperti di diverse discipline, come scienziati dei materiali, informatici e ingegneri, per sviluppare soluzioni innovative.
Corsi online e certificazioni
Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity per acquisire competenze specifiche in I.A., data science e modellazione computazionale. Ottenere certificazioni riconosciute nel settore.

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