丹麦奥胡斯大学Bjørk Hammer课题组机器学习和计算化学博士后

去离子水

丹麦奥胡斯大学Bjørk Hammer课题组目前主要的研究方向是用机器学习来加速结构搜索（全局搜索，过渡态搜索），并开发了以下方法：

• GOFEE（https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.124.086102）结合on-the-fly trained gaussian process model和遗传算法来进行全局搜索；
• ASLA（https://aip.scitation.org/doi/10.1063/1.5108871）结合covolutionary neural network和reinforcement learning进行atom-by-atom结构设计；
  

更多的研究方向可以查看课题组链接（https://phys.au.dk/~hammer/）。现因工作需要，拟招聘1名理论计算方向的博士后研究人员。入职成功后，我们将为你更详细地介绍这两种方法，并期望你今后对这些方法进行改进。因此，该职位要求你必须有机器学习和计算化学的研究经历。申请的截止日期为2020年10月31日。具体的职位要求、联系方式、申请细节可以在奥胡斯大学官方的招聘页面找到（https://phys.au.dk/en/news/vacancies/job/postdoc-positions-in-machine-learning-in-chemical-physics/）。