Microscopic Reversibility Goes Quantum
Ottobre 24, 2022L’energia che viene dallo spazio: come raccogliere e accumulare energia solare sulla Luna
Novembre 14, 2022Il programma NextGenerationEU PNRR 2022 finanzia borse per i Corsi di Dottorato di Ricerca del 38° ciclo (a.a.2022/23) con sede amministrativa presso l’Università degli Studi di Firenze e sede operativa presso la sede secondaria CNR-INO al LENS (Laboratorio Europeo di Spettroscopie Non Lineari) a Sesto Fiorentino, che prenderanno avvio il 1° gennaio 2023.
La scadenza per la presentazione delle domande è il 10 novembre 2022, ore 12.00 (ora italiana). Informazioni dettagliate sulle modalità di candidatura sono presenti all’indirizzo https://www.unifi.it/p12246.html
In particolare, si cercano candidati per 4 borse di dottorato finanziate dai progetti infrastrutturali del CNR-INO e connessi al Corso International Doctorate in Atomic and Molecular Photonics at LENS (Coordinatore Prof. Diederik Sybolt Wiersma):
Project EBRAINS Italy
“Sviluppo di sistemi di imaging per lo studio dell’attività neurale di cavie murine in interazione sociale” (1 borsa)
Profilo: il candidato affronterà lo studio degli effetti dell’interazione sociale sul cervello di animali in stato di veglia con libertà di movimento, utilizzando strumenti avanzati di neuroimaging, basati sull’imaging del calcio. Il candidato ideale dovrebbe avere una certa esperienza nel lavoro con gli animali e/o un background in fisica/ingegneria/biotecnologia.
Responsabile scientifico: Prof. Francesco Saverio Pavone
Progetto IPHOQS
“Fotonica per rivelazione di molecole” (3 borse)
Profili: candidati con minima competenza pregressa su una delle seguenti tematiche
– Sviluppo di set‐up sperimentali fotonici nella regione spettrale dal vicino al lontano infrarosso.
– Uso di risonatori ottici, laser a cascata quantica ed interbanda (QCL ed ICL), oscillatori ottici parametrici ed altre tecniche di generazione nonlineare.
– Uso di sorgenti laser in continua (CW) ed ultraveloci (fs) anche per la generazione di pettini di frequenza per applicazioni alla metrologia di frequenza.
– Set‐up sperimentali per superare il limite del rumore classico: luce “squeezed” ed “entanglement” tra modi per tecnologie quantistiche e set‐up spettroscopici ad altissima sensibilità.
– Applicazioni alla manipolazione ed a misure fisiche di precisione in campioni atomici e molecolari in condizioni di temperatura da ambiente ad ultrafreddo (nanoKelvin)
Responsabile scientifico: Dott. Paolo De Natale
Si segnalano anche queste 2 borse finanziate dall’Università di Firenze sempre connesse al Corso International Doctorate in Atomic and Molecular Photonics al LENS
Project EBRAINS Italy
“Misure su sistema nervoso centrale e periferico umano con sensori biometrici anche in contesti sociali” (1 borsa)
Profilo: con l’obiettivo di studiare l’effetto dell’interazione sociale su segnali biologici multimodali in soggetti umani, il candidato sarà coinvolto nella raccolta di biosegnali in soggetti umani, tra cui Elettroencefalogramma (EEG), Attività Elettrodermica (EDA), Variabilità della frequenza cardiaca (HRV) e Pupillometria. Costituisce criterio preferenziale un background in ingegneria biomedica/scienze cognitive ed esperienza pregressa nelle misurazioni biometriche e nella programmazione per sviluppo di pipeline di elaborazione di immagini microscopiche ad alta risoluzione per la mappatura del cervello umano e di topo.
Responsabile scientifico: Prof. Francesco Saverio Pavone
Progetto SEE-LIFE
“Image analysis and system management of a fluorescence microscope on large-scale volumetric samples” (1 borsa)
Profilo: Il candidato selezionato svilupperà applicazioni software personalizzate per integrare correttamente diverse funzionalità e controlli di microscopi a fluorescenza su campioni volumetrici su larga scala. Inoltre, il progetto di dottorato si concentrerà anche sulla gestione dei dati, in particolare: post‐elaborazione delle immagini, archiviazione, segmentazione automatica delle caratteristiche neuronali (es. soma, fibre, etc.) utilizzando reti neurali artificiali e condivisione dei grandi dataset prodotti durante le acquisizioni. L’esperienza di programmazione costituisce criterio preferenziale
Responsabile scientifico: Prof. Francesco Saverio Pavone