Faça Parte do CINAS

O CINAS opera em um modelo aberto à inovação. Buscamos mentes curiosas e parceiros estratégicos.

Importante

Chamada Especial: Physics-Informed ML (Saúde e Nuclear)

Estamos buscando especificamente pesquisadores e alunos para integrar nossa nova linha de Physics-Informed Machine Learning.

Áreas de Interesse:

Imagens Médicas: Aplicação de leis físicas na reconstrução de imagens.

Dosimetria Personalizada: Incorporação de princípios físicos em modelos de machine learning para predição de dose.

Tecnologia Nuclear: Problemas inversos em tomografia com nêutrons.

Para Alunos (Mestrado e Doutorado)

Ingressar no CINAS significa atuar na intersecção entre Computação e Ciências das Radiações.

O que você vai desenvolver:

Fluência Computacional Multilíngue: Domínio de Python, R e C/C++.

Rigor Científico: Entendimento profundo da física das radiações.

Visão de Inovação: Capacidade de criar soluções para problemas reais.

Nota

Interesse?

Envie seu CV Lattes e uma breve carta de intenção para nosso email de contato, mencionando qual linha de pesquisa mais lhe interessa.

Para Parceiros

Buscamos colaboração para validação de tecnologias e co-desenvolvimento.

O Que Buscamos Agora

Parceiros Acadêmicos em PIML: Pesquisadores interessados em colaborar na fundamentação do Physics-Informed ML.

Hospitais: Acesso a dados clínicos anonimizados e validação clínica.

Intercâmbio Internacional: Grupos de pesquisa em Digital Twin nuclear ou Medical AI.