Szczegóły ogłoszenia Drukuj stronę

Hydrofunkcjonalizacje alkenów i alkinów, których najważniejszymi przykładami są hydrocyjanowanie i hydroformylowanie, to procesy o ogromnym znaczeniu przemysłowym umożliwiające syntezę farmaceutyków, tworzyw sztucznych oraz materiałów funkcjonalnych. Jednym z fundamentalnych ograniczeń tych reakcji limitującym dalsze wdrożenia jest brak precyzyjnej kontroli selektywności. Prowadzi to do powstawania mieszanin produktów, takich jak regio- i stereoizomery oraz produkty izomeryzacji, co jest szczególnie istotne w przypadku niesymetrycznych substratów. Problemy te wynikają głównie z ograniczeń znanych katalizatorów opartych na kompleksach metali przejściowych (Ni, Rh) z ligandami fosfinowymi o symetrycznej budowie, które nie zapewniają kontroli selektywności. Niniejszy projekt ma na celu opracowanie nowego, holistycznego podejścia do kontroli selektywności reakcji hydrocyjanowania i hydroformylowania, opartego na zastosowaniu zdesymetryzowanych ligandów fosfinowych oraz zaawansowanych metod sztucznej inteligencji. Planowana strategia oparta jest na syntezie szerokiej biblioteki nowych katalizatorów (>100) o zróżnicowanej strukturze oraz ewaluacji ich właściwości katalitycznych dla obu procesów (>1000 kombinacji substrat-katalizator-warunki). Zebrane dane eksperymentalne dotyczące aktywności (TON, TOF) oraz selektywności katalizatorów posłużą do opracowania modeli predykcyjnych uczenia maszynowego umożliwiających precyzyjne prognozowanie in silico najlepszych kombinacji katalizator-substrat-warunki oraz projektowanie nowych, bardziej selektywnych katalizatorów. Znacząco skróci to czas potrzebny na opracowanie nowych katalizatorów o pożądanej selektywności oraz obniży koszty eksperymentów w przyszłych praktycznych zastosowaniach. Przedstawione podejście ma potencjał do znaczącego usprawnienia procesów przemysłowych, prowadząc do bardziej zrównoważonych i ekonomicznych technologii produkcji związków o wysokiej wartości dodanej.

• Przygotowanie biblioteki katalizatorów/ligandów oraz kompleksowa charakterystyka strukturalna
• Ocena właściwości katalizatorów w szerokim zakresie kombinacji substrat–katalizator–warunki
• Analiza wyników reakcji katalitycznych oraz identyfikacja kluczowych parametrów determinujących selektywność
• Badania mechanistyczne (np. kinetyczne i spektroskopowe) w celu racjonalizacji trendów aktywności i selektywności
• Standaryzacja oraz kontrola jakości eksperymentalnych zbiorów danych
• Opracowanie i walidacja modeli uczenia maszynowego do predykcji in silico optymalnych kombinacji katalizator–substrat–warunki
• Iteracyjny, wspomagany modelami dobór/projektowanie ulepszonych katalizatorów oraz eksperymentalna weryfikacja przewidywanej skuteczności
• Przygotowywanie raportów, prezentacja wyników i ich upowszechnianie (prezentacje konferencyjne, manuskrypty)

• stanowisko stypendialne w Instytucie Chemii Fizycznej PAN z miesięcznym stypendium w wysokości 7000 PLN, finansowane w ramach projektu FIRST TEAM FENG nr FENG.02.02-IP.05-0063/25, który jest finansowany ze środków Priorytetu 2 programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki 2021–2027 (FENG), Działanie 2.2 „First Team”, a Instytucją Pośredniczącą jest Fundacja na rzecz Nauki Polskiej. Stypendium planowane jest na 39 miesięcy z możliwością przedłużenia do maksymalnie 46 miesięcy.
• możliwość pracy w interdyscyplinarnym, międzynarodowym zespole badawczym
• udział w ambitnym programie badawczym oraz możliwość budowania kariery akademickiej

Wybrany(a) kandydat(ka) będzie uprawniony(a) do udziału we wszystkich programach oferowanych przez IChF PAN, w tym w konkursie IChF PAN dla Młodych Naukowców.

Wybrany(a) kandydat(ka) dołączy do doświadczonego, multidyscyplinarnego zespołu pracującego na styku katalizy, syntezy organicznej oraz chemii opartej na analizie danych. Będzie mieć możliwość rozwinięcia zaawansowanych kompetencji eksperymentalnych w zakresie reakcji hydrocyjanowania i hydroformylowania (w tym syntezy biblioteki katalizatorów/ligandów, screeningu katalitycznego oraz badań mechanistycznych), a także zdobycia praktycznego doświadczenia w budowie modeli uczenia maszynowego do predykcji aktywności/selektywności oraz projektowania katalizatorów. Projekt umożliwi podjęcie wyzwań związanych z kontrolą selektywności o bezpośrednim znaczeniu przemysłowym i przyczyni się do rozwoju bardziej zrównoważonych oraz ekonomicznie efektywnych technologii katalitycznych.

W dniu rozpoczęcia pracy w ramach projektu kandydat(ka) powinien/powinna być doktorantem(ką) w szkole doktorskiej.

Wymagany jest tytuł magistra z chemii (lub dyscypliny pokrewnej), a także silne zainteresowanie syntezą chemiczną i katalizą oraz zastosowaniem metod uczenia maszynowego w chemii. Oczekuje się wysokiej motywacji do pracy naukowej, umiejętności samodzielnego rozwiązywania problemów, efektywnej pracy w zespole oraz systematyczności i rzetelności w prowadzeniu eksperymentów. Za atut będą uznane: wcześniejsze doświadczenie w syntezie organicznej lub chemii koordynacyjnej, podstawowa znajomość narzędzi obliczeniowych/programowania (np. Python) oraz dobra znajomość języka angielskiego umożliwiająca czytanie i rozumienie literatury naukowej.

Komisja będzie brała pod uwagę następujące kryteria:
• Kompetencje do realizacji określonych zadań w projekcie badawczym
• Dotychczasowe osiągnięcia naukowe
• Biegłość w języku angielskim