Michele Ceriotti
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EPFL › STI › STI-SMX › SMX-ENS
EPFL STI IMX COSMO
MXG 337 (Bâtiment MXG)
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1015 Lausanne
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Prix et distinctions
Volker Heine Young Investigator Award
2013
ERC Starting Grant
European Research Council
2016
IUPAP-C10 Young Scientist Prize
IUPAP
2018
ERC Consolidator Grant
European Research Council
2021
Fellow of the European Lab for Learning and Intelligent Systems (ELLIS)
ELLIS
2023
E. Bright Wilson Prize
Department of Chemistry, Harvard University
2024
Enseignement et PhD
Current Phd
Arslan Mazitov, Johannes Martin Spies, Markus Harald Fasching, Sandra Saade, Divya Suman, Joseph William Abbott, Egor Rumiantsev, Sofiia Chorna, Matthias Linus Kellner, Qianjun Xu, Wei Bin How, Filippo Bigi, Alessandro Forina
Past Phd As Director
Piero Gasparotto, Daniele Giofré, Bingqing Cheng, Edoardo Baldi, Venkat Kapil, Andrea Anelli, Félix Musil, Benjamin Aaron Helfrecht, Giulio Imbalzano, Andrea Grisafi, Dmitrii Maksimov, Chiheb Ben Mahmoud, Nataliya Lopanitsyna, Alexander Jan Goscinski, Jigyasa Nigam, Kevin Kazuki Huguenin-Dumittan, Sergey Pozdnyakov
Courses
Introduction to atomic-scale modeling
Ce cours offre une introduction à la modélisation de la matière à l'échelle atomique, en utilisant des cahiers Jupyter interactifs pour observer plusieurs des concepts fondamentaux de la science des matériaux.
Lecture series on scientific machine learning
Ce cours présente des travaux sur la façon dont les questions scientifiques peuvent être abordées à l'aide de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique permet d'extraire des connaissances à partir de données de manière automatisée. Nous apprendrons à partir d'exemples concrets.
Statistical mechanics
Ce cours présente une introduction à la mécanique statistique appliquée aux matériaux. La thermodynamique classique sera rapportée à une interprétation statistique. Leçons et exercices seront complétés par des courts projets pratiques à l'ordinateur.
Statistical methods in atomistic computer simulations
The course gives an overview of atomistic simulation methods, combining theoretical lectures and hands-on sessions. It covers the basics (molecular dynamics and monte carlo sampling) and also more advanced topics (accelerated sampling of rare events, and non-linear dimensionality reduction).