TEORIA E SIMULAZIONE NUMERICA DEGLI STATI CONDENSATI

Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di TRIESTE

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il curriculum di Teoria e Simulazione Numerica degli Stati Condensati presso la Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di Trieste (SISSA) mira a formare ricercatori di eccellenza internazionale. Gli studenti acquisiscono una solida base teorica e pratica nella fisica della materia condensata, con particolare attenzione alle tecniche di simulazione numerica. Il corso si distingue per l'approccio multidisciplinare e l'integrazione tra teoria e pratica, preparando gli studenti ad affrontare le sfide della ricerca scientifica moderna.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso strutturato in tre trimestri nel primo anno, con corsi fondamentali su struttura elettronica, simulazione quantistica dei materiali, sistemi quantistici a molti corpi e meccanica statistica. Segue un bimestre di approfondimento con la risoluzione di problemi complessi. Il terzo trimestre offre corsi avanzati e attività di ricerca sotto la supervisione di docenti. Gli anni successivi sono dedicati alla ricerca, con esami di passaggio basati sui risultati ottenuti. Sono previsti seminari interni e internazionali, anche in collaborazione con altri istituti triestini.
Competenze acquisite
Gli studenti acquisiscono competenze avanzate nella modellizzazione e simulazione numerica di sistemi complessi, nella fisica della materia condensata, e nella programmazione scientifica. Sono in grado di utilizzare metodi stocastici e deterministici, tecniche di machine learning e di analisi dei dati. Sviluppano capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione scientifica, fondamentali per la ricerca e l'innovazione.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore della fisica della materia condensata, introducendo nuove metodologie e accelerando la scoperta scientifica. L'apprendimento automatico (machine learning) e le reti neurali vengono impiegati per analizzare grandi quantità di dati sperimentali, prevedere proprietà dei materiali e ottimizzare simulazioni numeriche. L'I.A. facilita la scoperta di nuovi materiali con proprietà desiderate e l'ottimizzazione dei processi di simulazione.
I laureati in Teoria e Simulazione Numerica degli Stati Condensati si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare algoritmi di I.A. per la ricerca scientifica, e a sfide, come la necessità di collaborare con esperti di I.A. e di adattarsi a un ambiente di lavoro in continua evoluzione. La capacità di integrare le tecniche di I.A. nelle proprie competenze sarà cruciale per il successo.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in programmazione avanzata, analisi dei dati, e machine learning. Sarà essenziale sviluppare la capacità di collaborare con esperti di I.A. e di comunicare efficacemente i risultati delle proprie ricerche. La comprensione dei principi fondamentali dell'I.A. e la capacità di applicarli alla fisica della materia condensata saranno sempre più richieste.

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competenze da sviluppare

Machine learning applicato alla fisica

Acquisire familiarità con le tecniche di machine learning (reti neurali, alberi decisionali, etc.) e applicarle alla modellizzazione e simulazione di sistemi fisici complessi. Approfondire l'uso di librerie come TensorFlow e PyTorch.

Programmazione avanzata e calcolo parallelo

Migliorare le competenze di programmazione in Python e C++, con particolare attenzione al calcolo parallelo (OpenMP, MPI) e all'ottimizzazione delle performance. Approfondire l'uso di GPU e cloud computing (AWS, Google Cloud) per l'esecuzione di simulazioni.

Analisi e visualizzazione dei dati

Sviluppare competenze nell'analisi e visualizzazione di grandi quantità di dati, utilizzando strumenti come Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn) e tecniche di data mining. Imparare a comunicare i risultati in modo efficace attraverso grafici e report.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche

Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche più recenti nel campo della fisica della materia condensata e dell'I.A., per rimanere aggiornati sulle ultime scoperte e tendenze.

Partecipazione a conferenze e workshop

Partecipare attivamente a conferenze e workshop internazionali per presentare i propri lavori, interagire con altri ricercatori e ampliare la propria rete professionale.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare nuove tecniche e approcci, prototipando soluzioni e testando le proprie idee. L'innovazione è fondamentale per rimanere competitivi.

esperienze utili

Progetti di ricerca interdisciplinari

Partecipare a progetti di ricerca interdisciplinari che coinvolgano esperti di I.A., informatici e fisici, per acquisire una visione più ampia e sviluppare competenze trasversali.

Stage in aziende tecnologiche

Svolgere stage in aziende tecnologiche che si occupano di I.A., data science o simulazione numerica, per acquisire esperienza pratica e conoscere le applicazioni industriali delle proprie competenze.

Corsi di formazione e certificazioni

Seguire corsi di formazione e ottenere certificazioni in I.A., machine learning e data science, per validare le proprie competenze e dimostrare la propria capacità di apprendimento continuo.

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