22/5/2023
English follows
דרוש/ה סטודנט/ית לתואר שני/שלישי
המעבדה למידול וניטור מערכות צומח (https://davidhelman.weebly.com) מחפשת סטודנט/ית לתואר שלישי למחקר חקלאי פורץ-דרך עם פוטנציאל יישומי.
המחקר יתמקד בשילוב מודלים מתמטיים של חיזוי יבול ואיכות יבול (מודלים כגון ,DSSAT WFOST, APSIM וכד׳) אשר ישולבו עם אלגוריתמים של בינה מלאכותית (למידת מכונה ולמידה עמוקה), לצורך מתן תחזיות עתידיות של יבול ואיכות יבול עבור זנים ישנים וחדשים של גידולים מרכזיים כגון חיטה, שעורה, תירס וסויה במרחב ובזמן.
המטרות העיקריות הן (א) להבין מהם התהליכים הדומיננטיים המתקיימים עבור כל זן, תחת תנאים שונים ובאזורים שונים, (ב) יצירת פלטפורמת תכנון לטווח בינוני וארוך (מעל 5 שנים) של שטחי קרקע לצורכי חקלאות על בסיס המודלים, שינויי האקלים, מידע גיאו-מרחבי ואופטימיזציה מבוססת AI, כאשר המטרה היא לתת המלצה על הגידול הכדאי ביותר בכל מקום בעולם בזמן נתון.
מימון:
• מלגה מלאה למתאימים
דרישות:
• ידע וניסיון מוכח בתכנות (שפות תכנות כגון Python, R, Fortran, C++, MATLAB) ויכולת ללמוד שפות תכנות חדשות.
• תואר שני במדעים מדויקים (מדעי המחשב, פיזיקה, מתמטיקה, מדעי האטמוספרה) או בהנדסה.
• יתרון לבעלי רקע במדעי הצמח, הקרקע והמים (לא חובה).
• יתרון לבעלי ניסיון באלגוריתמים של למידת מכונה ולמידה עמוקה (לא חובה).
• יכולות אנליטיות גבוהות ושימוש בתוכנות ותכנות לניתוח נתונים מרחביים ועיתיים.
• יכולת כתיבה באנגלית ברמה גבוהה.
• יכולת להשתלב בקבוצה דינמית ברמה הגבוהה ביותר.
• יכולת ורצון לרכוש כלים חדשים וללמוד חומר תאורטי חדש.
להגשת מועמדות (רק פניות שיכללו את הנ״ל ייענו):
• קורות חיים
• גיליון ציונים
• תיאור קצר של ניסיון מחקרי/אקדמי (בעיקר ניסיון בשימוש בשפות תכנות/אלגוריתמים של למידת מכונה/למידה עמוקה).
• פרטי יצירת קשר של שנים-שלושה ממליצים פוטנציאליים.
יש להגיש את המועמדות לד"ר דוד הלמן, האוניברסיטה העברית, רחובות
(david.helman@mail.huji.ac.il)
A Ph.D. Position in Crop Modeling
The Modeling & Monitoring Vegetation Systems Lab (M&M-VS; https://davidhelman.weebly.com) has an open Ph.D. position for exciting research that uses numerical crop modeling and artificial intelligence (AI).
The research will combine AI and crop simulations from numerical crop models (e.g., DSSAT, WFOST, APSIM, etc.) to provide future projections of yield and quality for current and new varieties of key crops such as wheat, barley, corn, rice, and soybean worldwide.
The main goals of the research are (1) to understand what are the dominant soil-plant-air processes under different climate conditions and different regions and (2) to create a medium and long-term planning platform (over 5 years) of land areas for agricultural purposes based on models, climate, geospatial information, and AI-based optimization algorithms, whereas the final product will be to provide recommendations on where and when to grow the most appropriate crop.
Funding:
• Full scholarship for suitable candidates
Requirements:
• Proved experience in writing and using computer languages such as MATLAB, Fortran, C++, Python, and R.
• Master's degree in one of the exact sciences (Computer Sciences, Physics, Mathematics, Atmospheric Sciences) or Engineering.
• High analytical skills and ability to write in English at a high level.
• Ability and desire to acquire new tools and learn new theoretical material.
• Willingness to work in a dynamic, high-quality group team.
• A background in Plant and/or Soil & Water Sciences is an advantage but not a must.
• Previous work with AI is an advantage but not a must.
To apply, please attach the following
(Candidates will be considered only if provided the full list below):
• Résumé/CV and Grades
• A brief description of research/academic experience and skills
• Contact details of two recommenders
The application should be submitted to Dr. David Helman,
The Hebrew University, Rehovot
(david.helman@mail.huji.ac.il)