Doktorand i maskininlärning baserat på fysikaliska principer
Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi / Högskolejobb / Uppsala
Observera att sista ansökningsdag har passerat.
Visa alla högskolejobb i Uppsala,
Östhammar,
Sigtuna,
Österåker,
Håbo eller i
hela Sverige Visa alla jobb hos Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi i Uppsala,
Gotland eller i
hela Sverige Uppsala universitet har en lång tradition av framgångsrik forskning - bland alumnerna återfinns 16 nobelpristagare, nu senast Svante Pääbo.
Universitetet är unikt när det gäller att kombinera IT med bredare forskning, från biovetenskap till humaniora, och detta samarbete underlättas för närvarande av AI4Research (
https://www.uu.se/forskning/ai4research) och Centrum för tvärvetenskaplig matematik (
https://www.math.uu.se/forskning/cim/).Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. Mer information om oss hittar du på institutionen för informationsteknologis webbplats:
https://www.it.uu.se/Vid avdelningen för Systemteknik (
https://www.it.uu.se/about_us/divisions/systems_and_control?lang=sv) utvecklar vi teori för och tillämpningar av reglerteknik,
systemidentifiering och maskininlärning. Ett viktigt mål är att utveckla matematiska modeller som kan beskriva verkliga dynamiska fenomen så att maskiner och människor mer effektivt kan agera i världen runt oss. Optimeringsmetoder är centrala i fältet eftersom de utnyttjas såväl inom reglerteknik som maskininlärning och systemidentifiering. För beskrivning av komplexa dynamiska system och scenarion är kvantifiering av osäkerhet en viktig aspekt.
Vid avdelningen har vi ett brett nätverk av starka internationella samarbeten runt om i världen, till exempel vid University of Cambridge, University of Oxford, Imperial College, University of British Columbia, University of Sydney, University of Newcastle och Alto University. Vi strävar efter att alla doktorander ska få en gedigen internationell erfarenhet under sin doktorandtid.
Projektbeskrivning
Det finns två huvudsakliga strategier att ta fram modeller på - antingen kan man härleda modeller utifrån tidigare känd teori, eller lära sig modeller endast utifrån tillgänglig data. Detta projekt syftar till att skapa nya verktyg för att använda dessa två strategier tillsammans. Att kombinera all kunskap om ett problem, dels utifrån tidigare känd teori och dels utifrån tillgänglig data, har potential att resultera i bättre modeller än om vi bara måste lita på en av dem. Hur detta ska göras i praktiken är ett öppet och aktivt forskningsområde.
En nackdel med datadrivna modeller är att det ofta kan vara svårt att tolka vad modellerna faktiskt lär sig från data. Teoribaserade modeller är däremot enklare att tolka eftersom de ingående variablerna många gånger har en fysikalisk innebörd. Genom att kombinera dessa två strategier hoppas vi kunna få en modell som kan utnyttja de datadrivna modellernas styrka i att hitta tidigare oupptäckta mönster i stora datamängder, samtidigt som vi nu kan tolka och förstå dessa modeller på ett nytt sätt. Vår förhoppning är därför att dessa modeller ska kunna bli kraftfulla verktyg som i förlängningen kan skapa nya vetenskapliga upptäckter inom fysiken. Slutligen syftar projektet också till att använda teorier från fysiken för att bättre förstå varför maskininlärningsmodeller fungerar, hur de kan förbättras och kvantifiera deras grundläggande begränsningar.
Vi har en stark koppling till samarbetspartners inom fysik och materialvetenskap vid Uppsala universitet, med ett växande intresse för att använda maskininlärningsmetoder inom sina respektive domäner. Dessa samarbeten kan möjliggöra relevanta tillämpningar som en del av projektet.
Det exakta forskningsämnet avgörs i en dialog mellan doktoranden och handledaren. Anställningen finansieras av Vetenskapsrådet.
Arbetsuppgifter
Doktoranden kommer främst ägna sig åt den egna forskarutbildningen. Övrig tjänstgöring vid institutionen, som avser undervisning och administrativt arbete, kan ingå inom ramen för anställningen (max 20%).
Kvalifikationskrav
Behörig till utbildning på forskarnivå är den som har
- avlagt examen på avancerad nivå inom teknisk fysik, teoretisk fysik, tillämpad matematik, elektroteknik, maskininlärning, eller inom ett liknande område, eller
- fullgjort minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt arbete om minst 15 högskolepoäng, eller
- på något annat sätt förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.
Vi söker kandidater med
- ett starkt intresse inom maskininlärning och fysik,
- god kommunikationsförmåga med tillräckliga kunskaper i muntlig och skriftlig engelska,
- utmärkta studieresultat,
- goda kunskaper i programmering (helst i Python)
- personliga egenskaper, såsom en hög nivå av kreativitet, noggrannhet och/eller ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning är avgörande.
Önskvärt/meriterande i övrigt
Erfarenhet och kurser i ett eller flera ämnen värdesätts: maskininlärning, djupinlärning, optimering, signalbehandling, reglerteknik, termodynamik, statistisk mekanik.
Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer:
https://regler.uu.se/?languageId=3Observera att detta är en förkortad version av annonsen. För att se den fullständiga annonsen vänligen klicka på "Ansök här" eller se Uppsala universitets hemsida:
https://uu.se/jobb/Sökande som uppfyller minst ett av behörighetskraven uppmuntras starkt att ansöka. Alla sökande bör ange sitt tidigaste möjliga startdatum.
Om anställningen
Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 19 augusti 2024 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.
Upplysningar om anställningen lämnas av: Biträdande universitetslektor Niklas Wahlström,
niklas.wahlstrom@it.uu.se.
Välkommen med din ansökan senast den 28 mars 2024, UFV-PA 2024/597.
Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla 7 600 anställda och 53 000 studenter som med nyfikenhet och engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser.
Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet
https://uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.
Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.
Ersättning Enligt lokalt kollektivavtal för doktorander
Så ansöker du Sista dag att ansöka är 2024-03-28
Klicka på denna länk för att göra din ansökan Arbetsgivarens referens Arbetsgivarens referens för detta jobb är "UFV-PA 2024/597".
Omfattning Detta är ett heltidsjobb.
Arbetsgivare Uppsala Universitet (org.nr 202100-2932)
Arbetsplats Uppsala universitet, Institutionen för informationsteknologi
Jobbnummer 8471833
Observera att sista ansökningsdag har passerat.