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[交流] 澳大利亞國立大學(xué)(全球30名)全獎:使用具身智能及機器學(xué)習(xí)開發(fā)下一代光伏材料【急】

項目名稱: 使用具身智能及機器學(xué)習(xí)開發(fā)下一代光伏材料(請聯(lián)系hualin.zhan@anu.edu.au申請)

院校: 澳大利亞國立大學(xué)計算機及工程學(xué)院

入學(xué)時間: 2025年3月31日前(獲得全獎無額外要求)或2025年8月31日后(獲得全獎有額外要求)

學(xué)生專業(yè)要求:計算機(全年接收申請)
                            數(shù)學(xué)、物理、半導(dǎo)體(接收8月31日后入學(xué)申請)

獎學(xué)金信息(全獎)
生活費:每年 AUD$38,154 (人民幣約17萬9千)
學(xué)費:免費(必須達(dá)到以下第1點硬性要求)

獎學(xué)金要求
1. 硬性要求(適用于所有申請者):
GPA > 3.2/4
畢業(yè)院校:211或985或雙一流(一般本科不低于211,達(dá)到額外要求者可特殊考慮)
2. 額外要求(適用于8月31日后入學(xué)):
達(dá)到以下要求之一即可。申請者須為一作或共一
2.1 發(fā)表本領(lǐng)域內(nèi)至少1篇高影響力論文(影響因子>20)
2.2 至少1篇高影響力會議論文(見附表)
2.3 至少3篇高質(zhì)量論文(影響因子>5)
2.4 至少3份專利

項目導(dǎo)師:
Dr Hualin Zhan(本項目主導(dǎo)師,澳大利亞先進光伏中心 ACAP Fellow)
                             郵件: hualin.zhan@anu.edu.au
Prof Kylie Catchpole(本項目博士生Chair,澳大利亞科學(xué)院及工程院雙院士)

注意:該項目需要經(jīng)常往返堪培拉(澳大利亞國立大學(xué))及墨爾本(莫納什大學(xué))。旅行經(jīng)費由項目提供。

項目介紹:

We are a world-leading group in the field of photovoltaics. Our world-record perovskite solar cells have identified great opportunities and key challenges to revolutionize the next-generation photovoltaics (publications in nature, science, energy environ. Sci., etc.). This project aims to address these key challenges, in which we will use machine learning to deliver a step-change in the field’s capacity to precisely control the stability of perovskite and to rationally design the perovskite-based solar cells. We have already developed a prototype machine learning platform that is ideal for future PhD studies on this project (recently published in Energy Environ. Sci.).

Successful candidates will work in a friendly environment with access to world-class photovoltaics fabrication, characterization, and computation facilities, such as the Australian Centre for Advanced Photovoltaics, Australian National Fabrication Facility, National Computational Infrastructure, etc. The act nodes of these facilities are all hosted by the Australian National University. Candidates will have opportunities to visit our close collaborators in Germany, United States, China, and other states in Australia. Candidates are expected to attend domestic and international conferences. Project-funded students must visit Monash University regularly (travel costs will be covered).

Candidates with a keen interest in technological revolution of perovskite photovoltaics using embodied AI and machine learning are encouraged to apply. Experience in machine learning, mathematics, physics, and/or perovskite materials engineering is highly preferred. If you are passionate about engineering science and impactful research, we invite you to apply for this exciting opportunity to shape the future of sustainable energy technologies.

Selected publications:

H. Zhan, et. al., Energy Environ. Sci., 2024, 17, 4735-4745.

J. Peng, et. al., Nature, 2022, 601, 573-578.

J. Peng, et. al., Science, 2021, 371, 390.

H. Shen, et. al., Energy Environ. Sci., 2018, 11, 394-406.

附表:高影響力會議
Publication        h5-index        h5-median
1.        Neural Information Processing Systems        337        614
2.        International Conference On Learning Representations        304        584
3.        International Conference On Machine Learning        268        424
4.        AAAI Conference On Artificial Intelligence        220        341
5.        Expert Systems With Applications        165        228
6.        IEEE Transactions On Systems, Man And Cybernetics Part B, Cybernetics        155        212
7.        IEEE Transactions On Neural Networks And Learning Systems        149        215
8.        Neurocomputing        136        210
9.        International Joint Conference On Artificial Intelligence (Ijcai)        136        192
10.        Neural Computing And Applications        135        184
11.        Information Fusion        134        214
12.        Applied Soft Computing        133        171
13.        Knowledge-Based Systems        126        198
14.        Artificial Intelligence Review        118        198
15.        Journal Of Machine Learning Research        117        202
16.        IEEE Transactions On Fuzzy Systems        111        160
17.        International Conference On Artificial Intelligence And Statistics        100        162
18.        Engineering Applications Of Artificial Intelligence        97        135
19.        Neural Networks        95        146
20.        Conference On Robot Learning        88        150
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