Grupo: GFNMN - Grupo de Física de Nanossistemas e Materiais Nanoestruturados
Bolsas disponíveis
Título do Projeto: Estudo de Propriedades físicas e químicas de nanosistemas por técnicas avançadas de Microscopia eletrônica de transmissão
Nível: Mestrado - 2 vagas
Nível: Doutorado - 2 vagas
Linha/área temática: Microscopia Eletrônica de Transmissão, Precession Electron Diffraction, Pair Distribution Function (PDF), Chemical Mapping, Strain Mapping, Nanoparticles, Nanowires, Beam sensitive materiais.
Fonte de financiamento: FAPESP duração prevista Mestrado - 2 anos, Doutorado - 3 anos
Pré-requisitos desejáveis: Ciências Exatas (Física, Eng. de Materiais, Química, etc.).
Descrição sucinta do projeto
A microscopia eletrônica de transmissão (TEM) apresenta ótica eletrônica de alta qualidade, sistemas de detecção eficientes, além de um alto grau de automatização. Pretendemos explorar a instrumentação mais moderna para realizar caracterizações estruturais e, químicas e físicas com alta precisão e com avaliação quantitiva. Nossos projetos envolvem tanto a aquisição de dados, como o desenvolvimento de ferramentas computacionais, e o estudo de sistemas nanoestruturados complexos. Alguns exemplos são nanopartículas de liga metálicas ou com estrutura caroço-cascada ou em forma de estrela, nanoestruturas semicondutores (ponto s quântico e nanofios), materiais sensíveis a radiação (polímeros, perovskitas) etc.
Modalidade de seleção: Análise de CV e entrevista.
Instruções de candidatura: Histórico escolar completo, carta de motivação, 2 cartas de referência.
Links úteis:
https://portal.ifi.unicamp.br/a-instituicao/departamentos/dfa-departamento-de-fisica-aplicada/grupo-de-fisica-de-nanossistemas-e-materiais-nanoestruturados-gfnmn
https://portal.ifi.unicamp.br/pesquisa/cepid-crisquam
https://portal.ifi.unicamp.br/servicos/laboratorio-multiusuarios-lamult/laboratorio-multiusuario-de-microscopia-eletronica-lm2e-lab
Observações: Trata-se de projetos com alto conteúdo experimental (operação dos microscópios eletrônicos, preparação de amostras, desenvolvimento de metodologias avançadas), tratamento de dados, programação Python, Machine Learning, etc.