英国格拉斯哥大学科学与工程学院招收全奖博士

英国格拉斯哥大学科学与工程学院招收全奖博士

电子与纳米工程博士项目——基于机器学习增强的忆阻器电化学原子模拟

关于项目

起始日期：2026年10月起，时间灵活

忆阻器是一种具有可切换电阻特性的纳米结构，是新兴的一类电子器件，有望推动下一代计算技术的发展。通过将存储和计算功能集成在同一器件中，忆阻器为神经形态计算等先进计算范式打开了大门：即从硬件层面模拟人脑的计算方式。鉴于人脑的能源效率远高于基于传统互补金属氧化物半导体（CMOS）的硬件（如图形处理器），这为降低当前人工智能/机器学习工作负载的极高能耗需求铺平了道路。

然而，由于性能和可靠性特征不足，忆阻器尚未准备好大规模应用于工业领域。尽管在材料实验优化方面已取得重大进展，但对于广泛材料组合中导致电阻切换行为的确切机制这一根本问题，仍未得到解决。这只能通过从原子尺度视角研究这些器件来实现。

在这个为期3.5年的博士项目中，你将开发一个由机器学习（ML）增强的框架，用于在原子尺度模拟忆阻器的电阻切换行为。你将运用成熟的原子模拟技术（如密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）、非平衡格林函数（NEGF））开展模拟工作，并开发一种新型原子间机器学习方法，以处理多个忆阻器器件中的一个关键方面：电化学/氧化还原反应。借助这些工具，你将致力于解答以下问题：

哪些主导的空位/离子迁移机制促使电阻切换得以实现？

对于大型、电化学活性系统，机器学习势函数在重现密度泛函理论精度方面的表现如何？

微观结构、化学计量比和温度如何影响器件间及循环间的性能差异？

我们能否提取出能够捕捉这些器件长期耐久性特征的紧凑模型？

申请详情及更多信息

我们正在寻找一位对计算纳米电子学有浓厚兴趣且具备科学计算技能的有志学生。理想候选人应具备：

电子工程、物理、化学、计算科学与工程、材料科学或相关学科的一等或二等上荣誉学士学位。

拥有相关硕士学位者优先。

具备扎实的编程技能（如Linux开发、Python、C/C++）。

具备原子模拟方法（DFT/MD）经验或对其感兴趣。

我们致力于在所有活动中营造一个包容、支持和灵活的工作环境。我们尤其欢迎在STEM学科/研究领域中代表性历来不足的群体申请。

更多信息，请访问DeepNano研究小组和格拉斯哥计算工程中心（GCEC）的网站。

申请方式：

申请请联系mailto:Luiz.Aguinsky@glasgow.ac.uk，并附上以下材料：

一份简短的动机陈述，概述你的兴趣和适合度。

你的个人简历。

一个由你作为主要作者的英文技术写作样本链接（最好是已发表或预印本论文）。

资助说明

该博士生奖学金将资助学费，并按照英国研究与创新局（UKRI）的标准提供生活津贴（2025-26学年目前为20,780英镑），资助期限为3.5年。

资助优先考虑英国本土学生（包括爱尔兰共和国学生）。鼓励优秀的国际学生（即毕业于排名靠前大学且拥有相当于一等学位的成绩，并有发表作品）申请。