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. 玛丽安·S·戈什 (Marian S. Ghosh) Banerjee，中高熵电子结构预测 跨成分空间的合金，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
• “通用电子的物理知识和基础机器学习模型 结构计算和材料发现，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 的 分享：396,528 美元。
• “通过预测和调整手性纳米材料的自旋选择性特性 集成的机器学习 - 第一原理方法”。 DOE（理论浓缩 物质物理学）。 PI (UCLA): Amartya Banerjee, PI (MTU) Susanta Ghosh 金额： 总计： 701,622 美元，PI Ghosh 的股份：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：我们主要开发和分析贝叶斯神经网络模型 量化他们的预测的不确定性。我们探索各种应用 贝叶斯神经网络如医学图像分类、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 计算科学提高纳米材料建模的预测能力 以及各种物理问题。
• 计算反问题：材料表征的计算反问题 从超声数据中提取软生物组织。
• 二维材料和碳纳米管的基于晶体弹性的膜建模： 开发计算高效的转变原子连续模型 金属二硫化物、多层石墨烯材料和碳纳米管 数亿个原子。
• 相场晶体 (PFC) 建模：用于研究弹性和非弹性变形的 PFC 建模 在微观长度尺度上的各种非平衡现象中 扩散时间尺度。
• 具有原子内核的环氧树脂的非局部弹性：基于非局部弹性的长度尺度 通过聚合物材料的分子动力学 (MD) 模拟与 提高航空航天应用复合材料性能的目标；
• 计算固体力学：非局部弹性建模。高效客观 几何精确（非线性）梁和壳的有限元实现 理论。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：强非线性积分算法的开发 通过在数值算法中结合分析技术来产生振荡器。发展 具有短期准稳定性的旋转动力学精确积分算法 属性。
• 概率方法：概率地震风险评估。概率建模 使用取向相关函数研究多晶的微观结构演化。

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 大学）
  • 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 共同顾问），2022 年 7 月毕业。