苏珊塔·戈什

• 电子结构数据的冗余度高得惊人
  S Hossain、P Thiagarajan、S Pathrudkar、S Taylor、AS Gangan、A.S. Banerjee、S. Ghosh。
• S。 Pathrudkar、S. Taylor、A. Keripale、A. S. Gangan、P. Thiagarajan、S. Agarwal、J. Marian、S. Ghosh、A.S. Banerjee，跨成分空间的中熵和高熵合金的电子结构预测，arXiv 预印本
• R Mattey、S Ghosh，使用可分离神经网络的基于梯度流的相场建模。应用力学和工程中的计算机方法 439, 117897, 2025. arXiv 预印本
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• 。美国国家科学基金会高级网络基础设施办公室 (OAC)
  金额：669,490.00 美元
  项目期限：2025-2030
  奖励编号：2442313
• “用于通用电子结构计算和材料发现的物理知情和基础机器学习模型，及其在手性物质中的应用”。 资助机构：能源部——理论凝聚态物理。项目期限：2025-2028。 PI (UCLA) Amartya Banerjee、PI (MTU) Susanta Ghosh 金额：总计：838,000 美元，PI Ghosh 份额：396,528 美元。
• “通过集成机器学习 - 第一原理方法预测和调整手性纳米材料的自旋选择性特性”。 DOE（理论凝聚态物理）。 PI (UCLA)：Amartya Banerjee、PI (MTU) Susanta Ghosh 金额：总计：701,622 美元，PI Ghosh 份额：321,941 美元。
  项目期限：2022-2025。奖项编号：DE-SC0023432
• 
  国家科学基金会、CMMI、MoMS
  PI：苏珊塔·戈什
  总奖励金额：170,604 美元
  项目期限：2019-2022

• 贝叶斯机器学习：我们开发和分析贝叶斯神经网络模型主要是为了量化其预测的不确定性。我们探索贝叶斯神经网络的各种应用，例如医学图像分类、电子结构预测和材料建模。
• 科学机器学习：我们正在整合机器学习和基于物理的计算科学，以提高纳米材料建模和各种物理问题的预测能力。
• 计算逆问题：根据超声数据对软生物组织进行材料表征的计算逆问题。
• 二维材料和碳纳米管的基于晶体弹性的膜建模：为过渡金属二硫化物、多层石墨烯材料和包含数亿个原子的碳纳米管开发计算高效的原子连续体模型。
• 相场晶体 (PFC) 建模：PFC 建模用于研究微观长度尺度和扩散时间尺度上各种非平衡现象中的弹性和非弹性变形。
• 具有原子核的环氧树脂的非局域弹性：通过聚合物材料的分子动力学 (MD) 模拟进行基于非局域弹性的长度尺度耦合，旨在提高航空航天应用的复合材料性能；
• 计算固体力学：非局部弹性建模。几何精确（非线性）梁和壳理论的高效、客观的有限元实现。对代表性晶胞的传递矩阵进行特征分析，以表征重复结构的力学。
• 积分算法：通过在数值算法中结合分析技术，开发强非线性振荡器的积分算法。开发具有短期准稳定性的旋转动力学精确积分算法。
• 概率方法：概率地震风险评估。使用取向相关函数对多晶微观结构演化进行概率建模。

广义上：力学、数值方法和机器学习。

本科课程

• MAE 2150 材料力学
• MAE 4405 有限元方法简介
• MAE 4150 中级材料力学
• MAE 4180 工程生物力学

研究生课程

• MAE 5990 工程师机器学习
• MAE 5170 工程中的有限元和变分方法
• MAE 5110 连续介质力学
• MAE 5701 中级动力学

博士生

• 毕业：
  • Upendra Yadav（2022 年夏季，立即就业：Apple Inc.）
  • 页。 Thiagarajan（2023 年秋季，立即就业：约翰·霍普金斯大学博士后研究员）
  • S。 Pathrudkar（2024 年春季，立即就业 Mathworks Inc.）
  • R。 Mattey（2024 年夏季，立即就业爱达荷国家实验室博士后）

• 正在进行：
  • 乔纳森·奥尔森
  • 阿布舍克·凯里帕莱
  • 萨扎德·侯赛因
  • 纳兹敏·A·米尼

• 共同建议：
  • Prathamesh P. Deshpande（与 Gregory Odegard 共同提供建议）。 2022 年 8 月毕业。
  • Sagar U. Patil（与 Gregory Odegard 共同担任顾问），2022 年 7 月毕业。