Sobre nosotros:

El Centro de Computación de Alto Rendimiento CCAR es una Unidad de Apoyo a la Investigación de la UNED. Su misión es proveer de la infraestructura y los recursos necesarios para investigadores que requieran herramientas de computación de alto rendimiento (HPC). Su uso está destinado exclusivamente a labores de investigación y explotación de recursos computacionales en el ámbito de las Ciencias. Además de horas de computación, el CCAR ofrece servicios de asesoría, adquisición de equipos e infraestructuras, soporte y mantenimiento de hardware y software de altas prestaciones. Disponemos de más de 6 millones de horas-core de computación al año en más de 40 nodos de cálculo, más de 30 tarjetas gráficas para cálculo GPGPU y 400 TB instalados.

Líneas de investigación preferentes:

En la actualidad, el CCAR desarrolla su actividad dando servicio a las siguientes líneas de investigación y departamentos sobre ciencia computacional:

• Estudio de la dinámica interna de los hadrones mediante redes neuronales.
• Teoría Mesoscópica para materia activa: nanobacterias confinadas en fluidos.
• Teoría del Coarse-Graining y técnicas experimentales para sistemas biológicos multiescala.
• Sistemas complejos cuánticos: fundamentos y aplicaciones.
• Micro y nano estructuración multidimensional de materiales polímeros mediante tecnologías avanzadas: de los fundamentos a las aplicaciones.
• Estructura Óptima de Capas Catalíticas en Pilas de Combustible PEM de Hidrógeno y Efectos Reactivo-Difusivos en Llamas de Hidrógeno.
• Simetría y geometría en las fluctuaciones de sistemas espacialmente extensos lejos del equilibrio.
• Nanomateriales funcionales de carbono y composites para la síntesis sostenible de heterociclos bioactivos. Estudio experimental y teórico
• Teoría mesoscópica para materia activa: nanobacterias confinadas en fluidos
• Espectroscopía Infrarroja y Raman
• Física estadística de sistemas complejos
• Aproximaciones machine learning a la determinación de las estructuras y la reactividad de agregados
• Descripción de dinámica de flujos turbulentos mediante shell model generalizado via Machine Learning
• Estudio de redes aleatorias de resistencias como equivalente físico del modelo de percolación a primer paso para métricas aleatorias discretas
• Química Inorgánica y Química Técnica
• Física Matemática y de Fluidos
• Física Interdisciplinar
• Física Fundamental
• Metodología de las Ciencias del Comportamiento
• Psicología Básica

Responsabilidades:

La persona contratada se formará en el uso de sistemas de supercomputación (tanto software como hardware) y en el uso de software científico de interés para las líneas estratégicas del CCAR. Podrá colaborar, como ayudante de investigación, en los grupos con los que el CCAR tiene suscrito un acuerdo, contribuyendo a su formación en ciencia computacional. Participará en congresos nacionales e internacionales, y tendrá a su disposición todos los recursos disponibles del CCAR. Contratos anteriores conseguidos por el CCAR han tenido una empleabilidad del 100% una vez finalizada la ayuda, lo que atestigua la validez de la formación recibida.