Procedura pubblica selettiva per il reclutamento di un ricercatore con contratto a tempo determinato ai sensi dell’art. 24, comma 3, lettera a) della legge 30 dicembre 2010, n. 240 presso il Dipartimento di Fisica…

Procedura pubblica selettiva per il reclutamento di un ricercatore con contratto a tempo determinato ai sensi dell’art. 24, comma 3, lettera a) della legge 30 dicembre 2010, n. 240 presso il Dipartimento di Fisica dell’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”, per il settore concorsuale 02/A2 e settore scientifico disciplinare FIS/02

Pubblicato il 08/02/2023- Decreto n. 123 del 18/01/2023 – Riferimento 2037 G.U. n. 10 del 07/02/2023 Scadenza 09/03/2023 ore 13:00

La documentazione è presente nella sezione allegati

settore concorsuale: 02/A2 – Fisica teorica delle interazioni fondamentali

settore scientifico disciplinare: FIS/02 – Fisica teorica Modelli e Metodi matematici

Sede di afferenza e di servizio: Dipartimento di Fisica

Progetto scientifico: Titolo - Sviluppo di una piattaforma di realtà aumentata per la morfologia e la dinamica del sistema cardiovascolare. Smart-HEART.

Responsabile scientifico: Prof. Luca Biferale

Il progetto intende sviluppare delle applicazioni dell’Ingegneria biomedica e dell’assimilazione di dati da immagini ecodoppler con l’intento di ricostruire in maniera aumentata, quantitativa e patient-specific la dinamica dei flussi ematici all’interno del sistema cardiovascolare.

L’idea è utilizzare i dati parziali ed imperfetti che provengono da scansioni ecodoppler dei flussi ematici e della meccanica dei tessuti del paziente per guidare, tramite un processo innovativo di Data-Assimilation e Machine Learning, un modello computazionale, ab initio, dell’apparato cardiovascolare.

Il progetto prevede una fase in cui tecniche di data-assimilation basate su Convolutional Neural Network e Adversarial Learning verranno sviluppate, confrontate, validate ed integrate con approcci più classici, basati sull’utilizzo parziale delle equazioni del moto come per il caso del Nudging. In una seconda fase, l’algoritmo, o gli algoritmi, di maggiore efficacia verranno integrati in una suite numerica state-of-the-art capace di risolvere le equazioni di Navier-Stokes accoppiate con la dinamica cardiaca del paziente (guidata dai dati ecografici), che permetterà di risolvere la complessa emodinamica con i suoi aspetti non-lineari, di interazione con i tessuti e connessi a problematiche di ricircolazioni vorticose e sforzi estremi.

Tematica PNR: DIGITALE, INDUSTRIA, AEROSPAZIO (Intelligenza Artificiale, High Performance Computing e Big-Data); SALUTE (Tecnologie per la Salute)

Obiettivi scientifici: In coerenza con le tematiche previste dal PNR , nell’ambito dei big-data, HPC, e tecnologie per la salute, il progetto ha come obiettivi lo sviluppo di algoritmi guidati dalle equazioni e/o guidati dai dati per applicazioni di ricostruzione dati cardiovascolari

Impegno didattico: L’impegno didattico consiste nello svolgimento di attività didattica, di didattica integrativa e di servizio agli studenti, relativamente agli insegnamenti del settore scientifico disciplinare oggetto della procedura

Lingua straniera richiesta: Lingua Inglese (livello ottimo)

Numero massimo di pubblicazioni: Il candidato è tenuto a produrre un numero massimo di 12 (dodici) pubblicazioni

Requisiti per l’ammissione alla procedura selettiva: Sono ammessi a partecipare alla procedura selettiva i candidati italiani e stranieri in possesso dei seguenti requisiti: 1) Dottorato di ricerca in Fisica o in Matematica o in Ingegneria o in Informatica.

Per i titoli di studio conseguiti all’estero i candidati sono tenuti ad allegare il provvedimento relativo all’avvenuto riconoscimento legale del titolo posseduto (equipollenza/equivalenza) con il titolo di dottore di ricerca dell’ordinamento universitario italiano, rilasciato dalle competenti autorità.

Per ogni informazione in merito alla procedura per il riconoscimento del valore legale del titolo estero in Italia si invitano i candidati a consultare i seguenti link:

• Pubblicato il : 08/02/2023
  Modificato il : 31/03/2023