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Avis d’appel à candidature pour une Bourse de doctorat : Digital Modelling of Apple for Quality Prediction, Nouvelle-Zélande 

Avis d’appel à candidature pour une Bourse de doctorat : Digital Modelling of Apple for Quality Prediction, Nouvelle-Zélande 

Publié : 

Categories : Bourse d'étude

Domaines : Chimie - Biologie - LaboratoireMathématique - Physique - Astronomie

Regions : Nouvelle-Zélande

Avis d’appel à candidature pour une Bourse de doctorat : Digital Modelling of Apple for Quality Prediction, Nouvelle-Zélande

 

 

Détails du projet :

Les jumeaux numériques sont un sujet émergent pour la chaîne d’approvisionnement horticole. Un jumeau numérique est une représentation virtuelle, généralement sous forme de modèles, d’un produit horticole réel imitant les processus biologiques complexes en réponse à des conditions externes. Ce projet fait partie d’un projet de recherche plus large financé par le gouvernement qui vise à développer des modèles de jumeaux numériques de pommes qui se concentrent sur la croissance et le développement des fruits sur l’arbre, et sur la façon dont les fruits se comportent ensuite pendant le stockage. Le doctorat s’appuiera sur les données et les résultats initiaux de la première année d’un projet de recherche de cinq ans, dans le but d’acquérir des données de capteurs complètes sur plusieurs saisons de croissance et de développer des méthodologies permettant d’associer les données de capteurs au développement des fruits et aux résultats en matière de qualité. Il s’agit notamment de développer des modèles de fruits appropriés qui seront ensuite intégrés dans des modèles d’arbres plus vastes pour la simulation d’autres processus tels que l’interception de la lumière et/ou de l’eau, la gestion de la charge des cultures ou l’impact du réchauffement climatique sur la capacité de stockage des fruits. Compte tenu de la quantité de données collectées par les réseaux de capteurs et de la complexité des processus impliquant un grand nombre de modèles mécanistes, il est également nécessaire d’étudier comment les données des capteurs peuvent être intégrées aux données des modèles guidés par la physiologie afin de permettre et d’améliorer la prédiction et la simulation de la fermeté et de la qualité globale du produit de la récolte dans un représentant cyber-physique du fruit.

Avec le financement et le soutien du MBIE, le Massey AgriFood Digital Lab (MAFDL) recherche un candidat au doctorat pour (i) développer des méthodes de modélisation de la qualité des fruits et du développement de l’aptitude à la conservation sur la base de données de capteurs de fruits multiples et (ii) mettre en place un jumeau numérique avec des entrées de données de capteurs dans des modèles mécanistes pour une prédiction et une simulation plus robustes de la fermeté des pommes. Ce projet sera mené dans le cadre d’une collaboration de recherche entre le MAFDL et Plant and Food Research Hawke’s Bay. Le candidat retenu rejoindra une équipe de professeurs, de jeunes chercheurs et d’étudiants en doctorat. Le poste sera principalement basé sur le campus Manawatu de l’université Massey à Palmerston North, en Nouvelle-Zélande.

Le candidat retenu recevra une allocation de 30 000 dollars néo-zélandais par an, plus les frais de scolarité (8 500 dollars néo-zélandais par an) pour une période de trois ans, ainsi qu’une indemnité de déplacement. Le candidat passera la majeure partie de son temps sur le campus de Manawatu et pourra également travailler sur le site de Plant and Food Research Hawke’s Bay. Le candidat retenu devra voyager à l’étranger pour assister à des conférences et collaborer avec des groupes de recherche internationaux.

 

Les candidats qui sont en train de terminer leur diplôme peuvent être pris en considération, étant entendu que le poste doit être pourvu d’ici avril 2023. Les candidats intéressés doivent envoyer tous les documents requis au Dr Mo Li.

 

Critères d’éligibilité

Pour être éligibles à ce projet, les candidats doivent :

  • Détenir une maîtrise appropriée (B ou résultat supérieur) ou un diplôme de spécialisation (2nd class div I) dans une discipline pertinente. Les disciplines concernées sont très variées et peuvent inclure l’ingénierie, la physique, les mathématiques et la phytotechnie ;
  • Être capable de concevoir et d’exécuter des expériences de laboratoire à grande échelle ;
  • Être capable de collecter et d’analyser de grands ensembles de données.

L’équipe de sélection jugera favorablement d’autres compétences, notamment

  • Expérience préalable dans le secteur de l’horticulture ;
  • Expérience préalable de vie/travail dans des environnements de culture multiples.

 

Liste de contrôle pour la candidature

Veuillez joindre les documents suivants à votre candidature :

  • votre CV ;
  • une lettre de motivation ;
  • un essai d’une page sur la manière dont vous suggéreriez d’aborder le problème de recherche ;
  • une copie de vos relevés de notes complets pour l’ensemble de vos études supérieures.

 

 

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