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Post-Doctorat - Interaction Spin-Réseau par Simulations Ab Initio et Machine Learning H/F
Remote FranceCDIil y a 52 min
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Postuler chez CEAPostée il y a 52 min · CDI
Description du poste
La méthode MLACS (Machine Learning Assisted Canonical Sampling) [1, 2] permet de réduire drastiquement le coût des simulations AIMD (d'environ deux ordres de grandeur), tout en maintenant une précision ab initio de l'ordre de 1 meV/atome [3, 4].
Elle repose sur une approche variationnelle auto-cohérente, combinée à un apprentissage actif, pour affiner itérativement un potentiel MLIP.
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