Missions

Dans ce projet, inscrit dans le projet PostGenAI porté par Sorbonne Université, le/la post-doctorant(e) modélisera trois interfaces solide-liquide où la réactivité est primordiale :
1) Interface électrode-électrolyte, à pression et température ambiantes. On cherchera à modéliser l'effet d'un champ électrique sur la réactivité dans le liquide, afin de quantifier les réactions chimiques principales menant à la formation, par précipitation, de phases constituantes de l'interphase électrolytique solide (application stockage d'énergie électrochimique) ;
2) Interface diamant-mélange CH4/H2O, à pression et température élevées. Ici on cherchera à se placer dans des conditions où le diamant est la phase thermodynamiquement stable, afin d'étudier le processus de croissance de la phase solide. Ce sont typiquement des interfaces que l'on doit retrouver à des conditions d'intérieurs planétaires, comme dans les géantes glacées (Uranus, Neptune) ;
3) Interface électrode de graphene-liquide riche en carbone, à pression ambiante et température élevée. On cherchera à évaluer si en présence d'un champ électrique, il est possible de former des hydrocarbures à partir d'un liquide riche en carbone (mélange eau/méthanol par exemple), par voie superacide.

Activités

Le/la post-doctorant(e) contribuera à différents aspects du projet tels que :
• le développement de nouvelles approches théoriques et numériques pour la détermination de la thermodynamique associée à une transformation, via des outils d'intelligence artificielle
• la réalisation de simulations moléculaires de type dynamique moléculaire
• le développement de codes pour analyser ces simulations, à partir d'outils existants au laboratoire
• la collaboration avec les autres participants au projet
• la rédaction de publications et la participation à des conférences

Compétences

• Savoirs / connaissances : physique statistique, machine learning, physico-chimie
• Savoir-faire : simulations moléculaires, expérience en programmation (python, C++, julia, C, ...), programmation python pour l'intelligence artificielle (pytorch, tensorflow, ...)
• Savoirs-être : travail en équipe

Contexte de travail

Le/la post-doctorant(e) participera au projet IA-Cluster (ANR) PostGenAI, porté par Sorbonne Université, et plus précisément du sous-projet "Ai-Augmented Multiscale Modeling for Energy Storage", dont l'objectif est de développer des méthodes d'intelligence artificielle complémentaires aux techniques de modélisation, en particulier à l'échelle atomique, propres à la physico-chimie des matériaux.