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Application of quantum computing to machine learning in railway digital twins

San Sebastián
University of Navarra Finance Society
Publicada el Publicado hace 20 hr horas
Descripción

Tecnun - Escuela de Ingeniería-Universidad de Navarra

Tecnun-Escuela de Ingeniería, perteneciente a laUniversidad de Navarra, se propone contribuir a la formación profesional, científica y humana de los futuros ingenieros. Desde su creación, en la primavera de 1961, mantiene un equilibrio entre la docencia, la investigación y el servicio a la sociedad, haciendo que estas actividades se complementen entre sí.

Actualmente dispone dedos campus: la sede más antigua, ubicada en el campus universitario del Bº de Ibaeta, está integrada por los edificios de laboratorios, el edificio docente y de representación concluido en 1989, y un edificio multiuso, levantado en 1996. La otra sede se encuentra en el Parque Tecnológico de Miramón e integra las aulas y laboratorios de investigación de las áreas de Electricidad, Electrónica y Comunicaciones.


Descripción de la oferta

El Departamento de Ingeniería Mecánica y Materiales de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Navarra (Tecnun) busca un candidato para realizar una tesis doctoral centrada en explorar la utilización de la computación cuántica para la resolución de algoritmos de Machine Learning presentes en el sector ferroviario.

En un primer momento se quiere realizar un análisis de las aplicaciones/algoritmos más relevantes (quantum machine learning, optimización,…) y del impacto que la tecnología cuántica pueda tener en el grupo CAF, de acuerdo con sus necesidades actuales y futuras.

En segundo lugar, se escogerá como ámbito de utilización el Quantum Machine Learning por su relación con estudios de redes neuronales que actualmente se están llevando a cabo en el marco de otra tesis doctoral. Se trabajará en la transformación del problema industrial real actual al marco de los ordenadores quánticos y su posterior resolución. Es de esperar que para realizar este ejemplo el problema tenga que ser simplificado, pero permitirá establecer requerimientos para su futura utilización.

La tesis doctoral se realizará en estrecha colaboración con CAF I+D.

* Contrato 1 año, prorrogable por 3 años más.
* Durante la realización de la tesis el candidato recibirá y adquirirá formación en:
o Aspectos generales de Computación Cuántica y, más en concreto, de Quantum Machine Learning.
o Empleo de diferentes tipos de redes neuronales para la resolución de problemas reales en ingeniería.
o Sistemas ferroviarios y los modelos físicos que los representan.
* Actividades formativas para el desarrollo científico, profesional y personal.
* Jornada laboral:
o Horario de invierno: 7,75 horas diarias
o Horario verano: 5,5 horas diarias entre el 15 de junio y el 31 de agosto.
* Vacaciones: 23 días laborables+ Navidades (24 dic.-2 enero)

Requisitios/ Requirement:

Se requiere: Máster en Ingeniería Industrial o en Ingeniería Mecánica. No se descartan perfiles provenientes de otros Másteres en Ingeniería con una sólida base matemática.

Otros:

* Conocimientos de programación.
* Conocimientos en herramientas de Machine Learning y Deep Learning.
* Capacidad de trabajo en equipo multidisciplinar.

Fecha cierre de oferta: 30/06/2025

Fecha de incorporación: lo antes posible

Posición: Estudiante de doctorado/ PhD candidate

Departamento: Departamento de Ingeniería Mecánica y Materiales (TECNUN)

Ubicación: San Sebastián (España)

Tipo de Contrato: Indefinido

Jornada laboral: Jornada completa

Sector: Editorial, Educación y Formación

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