הפקולטה להנדסה ע"ש איבי ואלדר פליישמן

סמינר מקוון עם סיון ניב

Sivan Niv

M.Sc. student under the supervision of Dr. Amir Natan

28 בפברואר 2021, 14:00

זום

אבסטרקט

The evaluation of atomic forces and total energy is a key challenge for large-scale atomistic simulations of materials. In recent years, machine learning techniques are successfully used to predict potential energies and derive the atomic forces through their gradient. In such methods, the training data is produced by quantum calculations, typically Density Functional Theory (DFT).

The direct prediction of atomic forces by deep learning (DL) models was demonstrated by other groups and us.

It has the advantage of being local and slightly faster while still maintaining state of the art mean absolute error (MAE). A disadvantage is that the forces might be non-conserving.

Like models that predict the energy, direct force models should behave well under symmetry operations and permutation of atoms.

Here, we show how the use of self-learned embedding layers and data augmentation help to achieve both goals. We evaluate the model's reliability by several measures: the resulting mean average error (MAE), the calculation of phonons spectra in several solids, the behavior of force derivatives under atom movement, and finally, the resulting radial distribution function (RDF) after molecular dynamics runs which use the model forces at several temperature values.

We show that the MAE alone is not a sufficient measure for a successful model.

מתוך חדשות הבוקר קשת 21.2.21

Ynet 19.2.21

כאן 20.2.21

בחדרי חרדים 20.2.21

גלי צה"ל 21.2.21

ערוץ18.2.21 20il

ישראל היום 20.2.21

פורטל הכרמל 20.2.21

עיתון מעריב 21.2.21

Isreal Defnce 21.2.21

ערוץ7 18.2.21

כיכר השבת 20.2.21

מהנדס/ת מעבדת הוראה במבנה המחשב

ידע נדרש:

הכרת סביבה עבודה לתכנון חומרה מבוססת FPGA(תכן, VHDL, סימולציה).
רקע בתכן לוגי ובבדיקה של מעגלים ספרתיים.
רקע בתכנות בשפת מכונה.
תואר שני - יתרון.

« חזרה לכל המשרות

קרא עוד אודות מהנדס/ת מעבדת הוראה במבנה המחשב

Machine Learning Algorithm Student

Requirements

M.Sc. / Ph.D student in Electrical Engineering / Physics / Computer Science / Mathematics.
Familiar with Statistics approaches and, Machine Leaning (classical and deep learning) algorithms.
Available for at least 22 hours a week
At lease one year remaining till graduation

« חזרה לכל המשרות

קרא עוד אודות Machine Learning Algorithm Student

קניין/ית רכש

דרישות התפקיד :

תואר ראשון במנהל עסקים/תעשיה וניהול/כלכלה - חובה!

ניסיון בתחום הרכש- חובה!

ניסיון בתחום ברכש חומרי שלד/גמר לבנייה -יתרון משמעותי

יכולת ניהול מו"מ, התנהלות בסביבה מרובת ממשקים ותודעת שירות גבוהה

« חזרה לכל המשרות

קרא עוד אודות קניין/ית רכש

תגיות:

החוקר.ת מאחורי המחקר

פרופ' עמית גפן

פרופ' עמית גפן, ראש המעבדה לביו-מכניקה של מערכת השלד והשרירים במחלקה להנדסה ביו-רפואית באוניברסיטת תל אביב ומומחה עולמי במניעה וטיפול בפצעי לחץ, פרסם מאמר חדש בכתב העת .Medical Engineering & Physics

פצעי לחץ

פצעי לחץ הינם אחת הבעיות החמורות ביותר איתן מתמודדות מערכות בריאות בעולם כולו, הן מבחינת סבל לחולים ולמשפחות והן מבחינת עלות הטיפול. הפצעים הללו הם גם גורם תמותה משמעותי ומובן שיש לעשות הכל כדי למנוע אותם. מחקריו של פרופ' גפן מתמקדים בהבנת אופן התפתחות פצעי לחץ וכן כיבים סוכרתיים בכל הרמות – מהאופן שבו מתים תאים בודדים בגוף ועד לנזק הנראה לעין. הבנות אלו מאפשרות למצוא דרכי מניעה וטיפול יעילות יותר כדי למנוע מוות וסבל של מיליונים רבים.

טיפול בלחץ שלילי

טיפול בפצעים באמצעות לחץ שלילי (וואקום) הוא פרקטיקה קלינית מקובלת לריפוי חתכים כתוצאה מניתוחים כירורגיים ופצעים כרוניים, הכוללת הפעלת לחץ שלילי באמצעות משאבה המחוברת לחבישת ספוג הממוקמת על גבי הפצע. עם זאת, ההשפעות הביומכניות של טיפול זה אינן מובנות עדיין ולכן פותח בקבוצת המחקר של פרופ' עמית גפן מודל חישובי מתקדם ביותר מסוגו לצורך סימולציות של עוצמת העומסים המכניים והתנאים הביומכניים המתפתחים ברקמות הפצע וסביבו.

המודל החישובי החדש מאפשר לחקור את השפעות גודל הלחץ השלילי ותכונות חבישת הספוג על התנאים הביומכניים השוררים ברקמות. המודל זיהה בהצלחה את הפרמטרים החשובים באמצעותם ניתן לשלוט על התנאים ברקמות סביב הפצע, שהם קריטיים לצורך ריפוי והחלמה.

המודל והתוצאות שהושגו באמצעותו דווחו לאחרונה בכתב-העת Medical Engineering & Physics. העבודה בוצעה במימון מענק מחקר STINTS של הקהילה האירופית בנושא בריאות ותפקוד העור ומענק משרד המדע והטכנולוגיה בנושא מכשירים רפואיים באינטראקציה עם העור שהוענקו לפרופ' עמית גפן - שהוא וקבוצת המחקר שלו מובילים עולמיים בנושאים הללו.

אלה שמתאהבים בבעיה הם אלה שממציאים לה פתרון