English version
!
Stillingen har utgått!

Denne stillingen har utgått og vil bli fjernet fra våre nettsider 30 dager etter søknadsfristen.

Forside bilde med OsloMet logo på bygget Pilestredet 32

Stipendiat i Avansert Materialteknologi

OsloMet – storbyuniversitetet er Norges tredje største universitet, med et stort mangfold blant sine nær 22 000 studenter og 2200 ansatte. Universitetet har studiesteder i Oslo sentrum og på Kjeller ved Lillestrøm. OsloMet er tett på byen og arbeidslivet, og driver utdanning og forskning innenfor en stor bredde av fagfelt som bidrar til å løse samfunnets utfordringer. OsloMet har lange historiske linjer med store profesjonsutdanninger som har eksistert i over 100 år. Universitetet er også en aktiv pådriver for innovasjon og ny teknologi for utvikling av velferdsstaten. 

Fakultetet tilbyr høyere utdanning innen tekniske fag, kunstfag og designfag, og har forsknings- og utviklingsaktiviteter innen disse fagfeltene. Fakultet for teknologi, kunst og design (TKD) har om lag 4 000 studenter og om lag 400 ansatte, og holder til i Pilestredet i Oslo sentrum og på Kjeller utenfor Lillestrøm.

Institutt for maskin, elektronikk og kjemi (MEK) er et av fem institutter ved TKD. Instituttet tilbyr tre bachelorprogrammer og et masterprogram innen elektronikk, i tillegg til forsknings- og utviklingsaktiviteter (FoU). Instituttet har om lag 35 ansatte, 10 ph.d.-studenter og 800 studenter.

Det er en ledig stipendiatstilling ved Institutt for Mekanikk, Elektronikk og Kjemi (MEK) innen Avansert Materialteknologi, knyttet til prosjektet «Produksjon av nanomaterialer med anvendelse i nevromorf databehandling». PhD-kandidaten vil inngå i Mechanical Engineering-gruppen, og prosjektet vil motta støtte fra ADEPT-forskningsgruppen (advanced health intelligence and brain-inspired technologies) og Kunstig Intelligens (AI) -laboratoriet ved OsloMet. Stillingen er for en periode på tre år, og den som tilsettes bør fortrinnsvis tiltre stillingen snarest.

Arbeidsområde

Relevansen av nanomaterialer i AI. Flere teknologier er begrenset av egenskapene til tilgjengelige materialer, og kunstig intelligens (AI) er ikke et unntak. Høye beregningskostnader ved bruk av AI i transistorbaserte datamaskiner fører til stadig høyere energibehov og karbonavtrykk. Nanoteknologi kan være avgjørende for komme rundt disse begrensningene, ved å manipulere materialer i sub-mikron skala for å gi nye fysiske muligheter for å gjøre beregninger.

Hjerneinspirert KI. Menneskehjernen er det eneste systemet som kan implementere ekte generell intelligens. Datamaskiner emulerer hjernens beregninger ved å bruke et nettverk av kunstige nevroner, men de er basert på fundamentalt forskjellige underliggende prinsipper. Mens datamaskiner bruker transistorer, opererer hjernen med saktere prosesseringsenheter, nevronene. Selv om de tilsynelatende er mindre effektive, gjør nevroner det mulig for hjernen å utføre komplekse beregninger på kortere tid, med betydelig mindre energiforbruk. Derfor er det avgjørende å forstå de underliggende prinsippene for hvordan naturlige nevroner distribuerer prosesser, slik at vi kan utnytte disse prinsippene til å lage fysiske materialer for å etterligne dem.

Nevromorfe datamaskiner. Nettverk av hjernenevroner opererer ved å overføre pulser av informasjon, eller pigger («spikes»). I motsetning til kunstige nevrale nettverk, behandler naturlige nevroner informasjon asynkront, og stoler på dynamikken til aktive underpopulasjoner i stedet for å stole på informasjonen kodet i spesifikke nevroner. Dette muliggjør større parallellisering og robusthet, som til syvende og sist kommer til uttrykk i hastigheten og generaliteten til naturlig intelligens. Selv om det finnes beregningssimuleringer av disse nettverkene av piggsignaler fra nevroner, kan deres fulle beregningskraft bare manifesteres fullt ut gjennom maskinvare som er i stand til å operere med pigger, de såkalte nevromorfe datamaskinene.

Memristorer. Det fysiske underlaget som kreves for å utføre nevromorf databehandling kan dannes av memristorer, som er elektroniske enheter som etterligner den elektriske responsen til hjernenevroner ved å integrere innganger og ikke-lineært sende en rett-tidig puls av informasjon. Dette prosjektet tar sikte på å utvikle materialer og metoder for å produsere memristorer i form av nanolagsmaterialer avsatt ved elektro-hydrodynamisk forstøvning av væsker. Matriser av disse enhetene vil bli dannet for å teste enkle former for nevromorf databehandling.

Kvalifikasjonskrav

Vi ser etter en kandidat som har:

Kandidater som har en doktorgrad innen dette eller et nærliggende fagfelt kan ikke søke. Generelle kriterier for tilsetting i akademiske stillinger dekkes av Forskrift om ansettelsesvilkår for stillinger som postdoktor, stipendiat, vitenskapelig assistent og spesialistkandidat.

Opptak på doktorgradsprogrammet på Fakultet TKD ved OsloMet, innen tre måneder etter ansettelsen, er et krav for å få stillingen. Opptakskravet innebærer minimum karakteren B på mastergraden og minimum karakteren C på bachelorgraden.

Det vil være en fordel om du har

Ønskede egenskaper

Det er viktig for OsloMet å gjenspeile befolkningen i vår region og vi ønsker alle kvalifiserte søkere velkommen. Vi arbeider aktivt med å utvikle oss videre som en inkluderende arbeidsplass og for å tilrettelegge arbeidsplassen dersom du har behov for det. Har du perioder i livet hvor du ikke har vært i arbeid, utdanning eller opplæring er du også velkommen til å søke hos oss.

Søknaden

For å bli vurdert for stillingen må du laste opp følgende dokumenter sammen med søknaden din før tidsfristen: 

Alle disse dokumentene må lastes opp. Originale dokumenter og gyldig pass må presenteres hvis du blir innkalt til intervju. OsloMet utfører dokumentkontroll for å evaluere kandidatene og sikre rettferdig behandling. Alle søknadsdokumenter må være på engelsk eller skandinavisk språk (norsk, svensk eller dansk). 

Ufullstendige søknader blir ikke vurdert. 

Vi tilbyr deg

Nærmere opplysninger

For nærmere informasjon om stillingen, kontakt:

Stillingen lønnes etter Statens lønnsregulativ, stillingskode 1017 stipendiat, i lønnstrinn 54, 501 200,-. For spesielt kvalifisert søker kan høyere lønn vurderes.

Stillingen er i samsvar med regjeringen sin holdning om at arbeidsstyrken i størst mulig grad skal reflektere mangfoldet i befolkningen. Derfor oppfordrer vi kvalifiserte søkere med innvandrerbakgrunn eller funksjonsnedsettelse til å søke. OsloMet skal ha et inkluderende arbeidsliv og opererer i samsvar med den norske Inkluderende arbeidsliv (IA)-avtalen.

I følge Offentleglova kan navnet ditt bli publisert på den offentlige søkerlisten selv om du har bedt fritak. Du vil i dette tilfellet bli kontaktet før navnet ditt blir publisert. Vi benytter et elektronisk rekrutteringssystem.

Vil du søke på stillingen, registrer din søknad og CV ved å benytte knappen ”logg inn og søk stillingen”.

Søknadsfrist:   04.12.2022

Ref:  22/07180

OsloMet er Charter & Code sertifisert av EU-kommisjonen med rettigheter til å bruke logoen HR Excellence in Research (HRS4R) og medlem i nettverket EURAXESS som bidrar til gode arbeidsforhold for mobile forskere. OsloMet har sluttet seg til prinsippene og forpliktet institusjonen til å følge anbefalingene i DORA-erklæringen (sfdora.org) (The San Francisco Declaration on Research Assessment). Besøk OsloMet på LinkedIn