PHD opportunity: Machine Learning based design of STEALTH solutions.

¿Te gustaría desarrollar tu tesis doctoral trabajando en tecnologías para los aviones de nueva generación?

En FIDAMC buscamos incorporar una persona al equipo de NextGen para desarrollar una tesis doctoral, en colaboración con el Grupo de Radiación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), en un reto tecnológico especialmente interesante: Machine Learning based design of STEALTH solutions El objetivo de la investigación será desarrollar nuevos métodos de diseño y optimización de soluciones de baja observabilidad (STEALTH) aplicadas a aeronaves de nueva generación, orientadas a reducir su detectabilidad frente a sistemas radar mediante el control de su firma electromagnética (RCS). Para ello, se combinarán tecnologías de radiofrecuencia, simulación electromagnética y técnicas avanzadas de Machine Learning, explorando soluciones basadas en geometrías, materiales y metasuperficies que permitan controlar la interacción de la aeronave con las ondas radar.

Requisitos:

Graduados/as en:

• Física
• Ingeniería de Telecomunicación
• Ingeniería Telemática
• Titulaciones equivalentes

con Máster Universitario y capacidad para realizar el doctorado y un expediente académico destacado.

Nos interesa especialmente que tengas:

📡 Conocimientos de radiofrecuencia: metasuperficies, FSS, RCS, radar…

🐍 Experiencia con Python y capacidad para trabajar con nuevas librerías.

📚 Interés por la investigación y capacidad para trabajar con literatura científica.

Y valoraremos conocimientos de:

🧠 Machine Learning, redes neuronales y modelos subrogados.

💻 Métodos de simulación científica como MoM, FEM o FDTD.

✈️ Aeronáutica.

La tesis permitirá trabajar en la intersección entre electromagnetismo, inteligencia artificial y tecnologías aeronáuticas, combinando la investigación académica de la UPM con el entorno tecnológico y aplicado de FIDAMC.