[채용/모집] MIT의 Ericmoore Jossou 교수님 연구실 박사후 연구원 모집
- 신소재공학부
- 조회수3601
- 2024-04-15
[MIT의 Ericmoore Jossou 교수님 연구실 박사후 연구원 모집 안내]
- 지원 방법 : CV 첨부와 함께 직접 이메일 (ejossou@mit.edu) 로 지원
* 세부 내용은 아래 첨부된 영문 내용 읽어주시면 되며,
모집 공고 마감 등 상세 사항 문의는 위 이메일 주소로 정중히 보내시면 됩니다.
Project description
X-ray computed tomography (XCT) is an imaging technique that uses X-ray radiation to generate three-dimensional images of internal object structures. XCT is used to detect a wide variety of surface-connected and internal discontinuities and flaws in materials, such as density variations, cracks, cavities, voids, porosity and micro/nanoporosity, laps, inclusions, foreign objects, impurities, segregation, bond separation, missing parts, part misalignment, and service degradation, as well as thickness and dimensional measurement, and flaw distribution[1].
However, XCT is a relatively slow and costly technique due to the large number of projections (radiographs from different angle positions) required to provide a high-quality volume reconstruction. Additionally, noise and artifacts are generated in the images when measuring materials with high X-ray absorption, such uranium containing alloys. The common data limitations during data acquisition include (i) acquiring only a limited number of projections (ii) noise in the projection images (ii) acquiring projections for a limited angular range.
Therefore, we seek a postdoctoral candidate who will focus on synchrotron based XCT data collection and analysis. The data analysis efforts will include developing and implementing artificial intelligence-based tools to enhance and accelerate XCT pre- and post-processing. They should be willing to travel to synchrotron light sources to conduct targeted ex-situ, in-situ, and operando tomography studies.
Requirements
The candidate is expected to have a solid background in programming – preferably python, artificial intelligence, and tomographic data processing. Knowledge of physical metallurgy is desirable but not compulsory.
[번역기 사용] 프로젝트설명 X-선 컴퓨터 단층 촬영(X-ray computed tomography, XCT)은 X-선 방사선을 이용하여 내부 물체 구조의 3차원 이미지를 생성하는 영상 기술이다. XCT는 밀도 변화, 균열, 공동, 공극, 공극 및 미세/나노 다공성, 랩, 포함물, 이물질, 불순물, 분리, 결합 분리, 누락된 부품, 부품 오정렬 및 서비스 저하뿐만 아니라 두께 및 치수 측정, 결함 분포 등과 같은 매우 다양한 표면 연결 및 내부 불연속 및 재료의 결함을 검출하는 데 사용된다[1]. 그러나, XCT는 고품질의 볼륨 재구성을 제공하기 위해 요구되는 많은 수의 투영(다른 각도 위치의 방사선)으로 인해 비교적 느리고 비용이 많이 드는 기술이다. 또한, 합금을 포함하는 우라늄과 같은 X-선 흡수율이 높은 물질을 측정할 때 이미지에서 노이즈 및 아티팩트가 발생한다. 데이터 획득 중에 일반적인 데이터 제한은 (i) 투영 이미지에서 제한된 수의 투영(ii) 노이즈만을 획득하는 것을 포함한다. 따라서, 우리는 싱크로트론 기반 XCT 데이터 수집 및 분석에 집중할 박사 후 후보자를 찾는다. 데이터 분석 노력에는 XCT 전처리 및 후처리를 향상시키고 가속화하기 위한 인공 지능 기반 도구를 개발하고 구현하는 것이 포함될 것이다. 그들은 싱크로트론 광원으로 기꺼이 이동하여 표적화된 ex-situ, in-situ 및 오페란도 단층 촬영 연구를 수행해야 한다. 요구 사항들 후보자는 프로그래밍 – 바람직하게는 파이썬, 인공 지능 및 단층 데이터 처리에 대한 탄탄한 배경 지식을 가질 것으로 예상된다. 물리적 야금학에 대한 지식은 바람직하지만 강제적이지는 않다. |