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Nome da bolsa de estudos / programa

A posição Computer Science PhD em AI e ecologia teórica está aberto



Descrição Importante
Os alunos serão envolvidos no projeto EcoSim. Nós concebido EcoSim, uma plataforma de simulação versátil, que foi concebido para investigar várias questões ecológicas gerais, bem como os padrões e processos, como a especiação e macroevolução evolutivos de longo prazo. Esta ferramenta gera uma enorme quantidade de dados que representam todos os eventos, os estados mentais e ações de cada agente salva para cada passo de tempo de cada corrida. Esse sistema de rastreamento completo permite uma análise estatística profunda de todo o sistema usando várias ferramentas dedicadas que temos concebido para extrair, para medir e correlacionar parâmetros que poderiam ser úteis para compreender as propriedades subjacentes e emergentes de um sistema tão complexo. Este nível de detalhe é a maior vantagem dessa abordagem em relação a coleta de dados real, o que é altamente limitada pela grande escala espacial e temporal envolvido em questões ecológicas. Todos os resultados já obtidos demonstram alto potencial de nossa abordagem para lidar com questões ecológicas complexas, mostrando fenômenos evolutivos e ecológicos e os padrões estão de acordo com observações reais e dando a possibilidade de investigar muitas hipóteses em uma quantidade razoável de tempo. Esta simulação é agora o quadro para o estudo de numerosas questões ecológicas específicas em colaboração com biólogos. Por exemplo, esta abordagem será usada para estudar os processos ecológicos e evolutivos complexos, tais como a distribuição de abundância das espécies, os padrões e as taxas de especiação, a evolução das populações sexuada e assexuada, a interação e difusão de uma espécie invasora em um ecossistema existente, etc .

Devido à estrutura altamente interdisciplinar do projeto, precisamos encontrar os alunos muito motivados preparado para aprender inúmeros conceitos oriundos de AI, biologia e filosofia. No entanto, o ambiente para este projecto vai ser muito favorável se a nossa equipe já é composta por cientistas da computação e biólogos. Trabalhamos também em estreita colaboração com biólogos da Universidade de Windsor e da Grande Lakes Instituto de Pesquisa Ambiental. Ter conhecimento em aprendizado de máquina. vida artificial ou em ecologia evolutiva seria vantajoso. Tendo uma forte experiência em programação C + + é altamente recomendado.


Elegibilidade e outros critérios
Veja qualificações exigidas acima


Prazo de inscrição
* 30 de novembro de 2012


Informações adicionais, e URL importante
Contato Endereço: Dr. Robin Gras
Contato Email: rgras@uwindsor.ca


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