- Tipo de expresión:
- Doctorado: Propuesta de dirección de tesis doctoral/temática para solicitar ayuda predoctoral ("Hosting Offer o EoI")
- Ámbito:
- Simulación computacional atomística de primeros principios de nuevos materiales
- Área:
- Materia
- Modalidad:
- Ayudas para contratos predoctorales para la formación de doctores (antiguas FPI)
- Referencia:
- PIF2024
- Centro o Instituto:
- INSTITUTO DE CIENCIA DE MATERIALES DE MADRID
- Investigador:
- JOSE IGNACIO MARTINEZ RUIZ
- Palabras clave:
-
- Simulación atomística de primeros principios, modelización de procesos catalíticos, simulación de técnicas de UHV, desarrollo de herramientas computacionales, algoritmica de inteligencia artificial
- Documentos anexos:
- 666447.docx
- 666445.pdf
PIF2024 Fundamentos de la interacción de contaminantes emergentes con materiales de baja dimensionalidad (NanoSENS4env) PID2023-149077OB-C31
El grupo ESISNA del Instituto de Ciencia de Materiales de Madrid (ICMM-CSIC) busca un estudiante motivado para llevar a cabo tareas de simulación computacional como parte del proyecto “Fundamentos de la interacción de contaminantes emergentes con materiales de baja dimensionalidad - NanoSENS4env” (Ref. PID2023-149077OB-C31) de la última convocatoria del “Plan Nacional” del Ministerio. El objetivo principal es investigar la interacción de contaminantes emergentes (ECs) con nanomateriales avanzados, centrándose en la comprensión atomística y mecanística de estos procesos en la nanoescala. La beca tiene una duración de 4 años, durante los cuales se ofrecerá un extenso plan de formación en un entorno internacional y colaborativo, con el objetivo de que el estudiante complete una tesis doctoral al final del período. El proyecto NanoSENS4env se centra en comprender la interacción entre contaminantes emergentes, como los PFAs y el bisfenol, y nanomateriales avanzados (distintas superficies metálicas y de óxidos metálicos, nuevos materiales bidimensionales y nanopartículas). El objetivo principal es modelar sistemas y procesos utilizando simulaciones atomísticas de primeros principios para obtener información sobre cómo interactúan los nanomateriales con los distintos contaminantes, mejorando su detección y degradación. Además, el proyecto pretende establecer relaciones entre estructura y función para optimizar el diseño de plataformas catalíticas y sensoras.