IMDEA Energía ofrece un puesto de Investigador/a Postdoctoral en un proyecto interdisciplinar entre la Unidad de Inteligencia Artificial y la Unidad de Tecnologías Nucleares, buscando candidatos con talento y motivación, para iniciar una nueva línea de investigación sobre la aplicación de técnicas de IA a la modelización, simulación, predicción, optimización y evaluación de sistemas SMR.

Buscamos un perfil sólido en modelización científica de sistemas físicos y con experiencia en Inteligencia Artificial. El proyecto comenzará definiendo las bases científicas y tecnológicas, con modelos simplificados y datos simulados. Posteriormente, la investigación evolucionará hacia modelos más complejos y datos experimentales procedentes de colaboradores de investigación e industriales del sector nuclear.

Este investigador/a trabajará en estrecha colaboración con investigadores de la Unidad de Tecnologías Nucleares para la definición, el desarrollo y la validación de los modelos físicos que servirán de base a los modelos híbridos y gemelos digitales, principal objetivo de este puesto.

Descripción de las tareas principales: 

• Realizar una revisión del estado del arte sobre modelos físicos, modelos basados en datos y modelos híbridos, así como gemelos digitales, aplicados a sistemas de energía nuclear (en particular, SMR), contribuyendo a definir la hoja de ruta de la nueva línea de investigación.
• Identificar y seleccionar las metodologías de IA y los modelos físicos de base (neutrónica, termo-hidráulica) más adecuados para problemas de modelado, como el gemelo digital de un SMR.
• Diseñar modelos híbridos que combinen conocimiento físico, ecuaciones de comportamiento y técnicas de IA, y desarrollar metodologías para estimar variables que no puedan medirse directamente.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático y modelos sustitutos (surrogate models) para acelerar las simulaciones físicas en componentes de SMR.
• Diseñar la arquitectura del gemelo digital, definiendo la arquitectura de datos y la interfaz entre el modelo físico y la capa de aprendizaje de IA.
• Desarrollar un primer demostrador de gemelo digital para un sistema o componente de un SMR.
• Aplicar técnicas de detección de anomalías, diagnóstico y mantenimiento predictivo, como aplicaciones del gemelo digital del SMR, cuando haya datos disponibles.
• Incorporar métodos de cuantificación de incertidumbre, robustez, explicabilidad y validación de los modelos de IA.
• Generar, organizar y analizar bases de datos a partir de datos simulados y experimentales, y validar los modelos digitales frente a ellos.
• Contribuir a propuestas y entregables de proyectos nacionales e internacionales.
• Publicar y presentar resultados en congresos científicos (p. ej., Reunión Anual de la Sociedad Nuclear Española, SNETP, CEIDEN, foros de IA).
• Supervisar a personal de grado y posgrado.

 Requisitos obligatorios:

• Doctorado en Inteligencia Artificial, Informática, Ciencia de Datos, Matemáticas, Física, Ingeniería Nuclear o una titulación de ingeniería equivalente, con alto contenido de modelado computacional.
• Experiencia demostrada (indicando publicaciones específicas en la carta de motivación) en modelización científica, simulación y/o control de sistemas físicos dinámicos no lineales complejos.
• Experiencia demostrada (indicando publicaciones específicas en la carta de motivación) en distintas metodologías de modelización basada en datos e Inteligencia Artificial.
• Conocimientos sólidos y demostrados de programación en Python (añadir link a github o portfolio en CV).

Otros méritos a valorar:

• Conocimientos de termo-hidráulica, transferencia de calor, energía nuclear o seguridad de reactores.
• Experiencia en modelización y simulación de sistemas físicos, térmicos, energéticos o industriales (p. ej., MOOSE, RELAP, TRACE).
• Experiencia con modelos sustitutos (surrogate models).
• Experiencia con gemelos digitales.
• Experiencia con arquitecturas híbridas físico-datos (p. ej., PINNs).
• Experiencia con análisis de series temporales, detección de anomalías o mantenimiento predictivo.
• Experiencia con aprendizaje por refuerzo aplicado a la optimización y el control.
• Experiencia en el desarrollo, evaluación y validación de modelos predictivos.
• Experiencia con cuantificación de incertidumbre, IA explicable y evaluación de robustez.
• Experiencia con OpenModelica, Modelica, OpenFOAM, OpenMC, ANSYS, COMSOL u otras herramientas de simulación.
• Experiencia con plataformas en la nube y computación con GPU (p. ej., HPC, AWS).
• Buenas prácticas de ingeniería de software para código científico (control de versiones, testing, documentación).
• Actitud proactiva y orientada a soluciones, con fuerte motivación multidisciplinar para aprender física y computación, y aplicar la IA al sector nuclear.
• Experiencia práctica en la elaboración de entregables para proyectos científicos de alcance internacional.
• Buenas capacidades organizativas y de documentación.
• Experiencia en la supervisión de estudiantes.
• Excelentes habilidades de comunicación oral y escrita en inglés.

• Adecuación de la formación del candidato al perfil solicitado.
• Experiencia laboral relacionada con el perfil del puesto de trabajo.
• Motivación para iniciar una nueva línea de investigación interdisciplinaria de alta calidad.

• Remuneración: Entre 40.000€ – 44.000€ al año, dependiendo de la cualificación y la experiencia.

*El contrato incluye todas las prestaciones del Sistema Público de Salud y Seguridad Social español.

• Contrato: Contrato según legislación vigente

IMDEA Energía, Móstoles, Madrid