SCIENZA E INGEGNERIA DEI MATERIALI E DELLE NANOSTRUTTURE

Università degli Studi di PADOVA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Dottorato in Scienza e Ingegneria dei Materiali e delle Nanostrutture (SIMN) dell'Università degli Studi di Padova mira a formare ricercatori di livello internazionale, specializzati nei campi più avanzati della scienza e della tecnologia dei materiali funzionali innovativi. L'obiettivo è fornire una solida preparazione multidisciplinare, integrando competenze provenienti da diverse aree scientifiche per affrontare le sfide dello sviluppo di materiali avanzati applicabili in diversi settori.
Piano di studi
Il piano di studi del Dottorato SIMN prevede un approccio altamente multidisciplinare, con corsi e attività formative che coprono un'ampia gamma di argomenti, tra cui la sintesi e la caratterizzazione dei materiali, la nanotecnologia, la modellazione e la simulazione. Gli studenti partecipano attivamente a progetti di ricerca, seminari e workshop, sviluppando competenze pratiche e teoriche. L'Università di Padova offre inoltre accesso a laboratori all'avanguardia e a collaborazioni con istituzioni di ricerca internazionali.
Competenze acquisite
I dottorandi acquisiscono competenze avanzate nella scienza e ingegneria dei materiali, con particolare attenzione alle nanostrutture. Sviluppano capacità di ricerca autonoma, problem-solving, analisi dei dati e comunicazione scientifica. Il corso fornisce anche competenze trasversali, come la gestione di progetti, il lavoro di squadra e la capacità di presentare i risultati della ricerca a un pubblico specialistico e non. I laureati saranno in grado di progettare, sintetizzare, caratterizzare e applicare materiali innovativi in diversi contesti, contribuendo all'avanzamento della conoscenza scientifica e tecnologica.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore della scienza e ingegneria dei materiali in diversi modi. L'automazione dei processi di ricerca e sviluppo, l'utilizzo di algoritmi di machine learning per la scoperta di nuovi materiali e la simulazione di proprietà, e l'impiego di sistemi di I.A. per l'ottimizzazione dei processi produttivi sono sempre più diffusi. L'I.A. permette di accelerare la scoperta di nuovi materiali con proprietà desiderate, riducendo i tempi e i costi della ricerca.
Per i laureati in Scienza e Ingegneria dei Materiali e delle Nanostrutture, l'I.A. offre opportunità significative. La capacità di utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi dei dati, la modellazione e la simulazione di materiali, e l'ottimizzazione dei processi produttivi sarà sempre più richiesta. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie di I.A. e di sviluppare competenze nella gestione di grandi quantità di dati. La collaborazione tra esperti di materiali e specialisti di I.A. sarà fondamentale per il successo.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive. Sarà importante sviluppare una solida comprensione dei fondamenti dell'I.A., inclusi il machine learning e il deep learning. La capacità di utilizzare software di simulazione e modellazione basati sull'I.A., e di interpretare i risultati ottenuti, sarà cruciale. Inoltre, la conoscenza delle tecniche di analisi dei dati e la capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca saranno essenziali.

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competenze da sviluppare

Fondamenti di machine learning

Acquisire una solida comprensione dei concetti chiave del machine learning, inclusi algoritmi, modelli e tecniche di valutazione. Approfondire la conoscenza di librerie come TensorFlow e PyTorch.

Analisi dei dati e data visualization

Imparare a utilizzare strumenti di analisi dei dati come Python con librerie come Pandas e Scikit-learn. Sviluppare competenze nella visualizzazione dei dati per comunicare efficacemente i risultati della ricerca.

Simulazione e modellazione computazionale

Acquisire familiarità con software di simulazione e modellazione avanzati, come COMSOL Multiphysics o simili, per la progettazione e l'analisi di materiali e nanostrutture. Approfondire la conoscenza di tecniche di modellazione basate sull'I.A..

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche

Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche più recenti nel campo della scienza dei materiali e dell'I.A. per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e scoperte. Iscriversi a newsletter e seguire i principali ricercatori e istituzioni.

Partecipazione a conferenze e workshop

Partecipare attivamente a conferenze e workshop nel campo della scienza dei materiali e dell'I.A. per fare networking, presentare i propri lavori e apprendere dalle esperienze di altri professionisti. Considerare eventi come la MRS Fall Meeting o simili.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare attivamente con nuove tecnologie e approcci. Dedicare tempo alla prototipazione e alla creazione di progetti personali per applicare le competenze acquisite e sviluppare nuove idee. Utilizzare piattaforme come GitHub per condividere i propri progetti.

esperienze utili

Stage in aziende all'avanguardia

Effettuare stage in aziende che utilizzano l'I.A. nella scienza dei materiali, come aziende nel settore dell'energia, della biomedicina o della produzione di semiconduttori. Cercare opportunità presso aziende come Applied Materials o simili.

Collaborazioni di ricerca interdisciplinari

Collaborare con ricercatori di diverse discipline, come informatici, matematici e ingegneri, per affrontare problemi complessi e sviluppare soluzioni innovative. Partecipare a progetti di ricerca finanziati dall'Unione Europea o da altre istituzioni.

Corsi online e certificazioni

Seguire corsi online e ottenere certificazioni in I.A., machine learning e analisi dei dati da piattaforme come Coursera, edX o Udacity. Considerare certificazioni come Google AI Certification o simili.

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