<div dir="ltr">Dear colleagues,<div><br><div>The Digital Agricultural Group at the University of Minnesota-Twin Cities has two postdoc positions open for candidates to work on hybrid AI modeling! Funded by NSF, NASA, DOE, USDA, FFAR and the industry, our group members spread across the spectrum of process-based modeling, data-model fusion, and algorithm development for cross-scale sensing. We are dedicated to advancing science and technology for achieving food security and environmental sustainability. This post is looking for candidates to work on <b>AI Modeling for Agriculture and Earth System Science</b>.</div><div><br>Specifically, this postdoctoral associate will apply advanced <b>knowledge-guided machine learning (KGML)</b>-modeling techniques to expand and enhance the robust monitoring of cropland carbon and nutrient budgets. This involves integrating multi-modal data (e.g. remote sensing, eddy-covariance flux tower/chamber measurements, soil sampling),  biogeochemical/physical process-based model, advanced AI algorithms, and top-down atmospheric inversions. <b>Tasks include:</b> developing AI-ready benchmark datasets to aid in the AI algorithms development/application within earth ecosystem modeling; developing/implementing KGML-engaged framework to refine crop land carbon budget estimates and improve management strategies across the U.S. Heartland; conducting local, regional, and global simulations to validate models and methodologies; collaborating with the AI-CLIMATE institute to reduce uncertainties in national GHG inventories and develop knowledge-guided foundation models.</div><div><br>This postdoctoral position will be primarily supervised by Dr. Licheng Liu (PI of the Digital Agriculture Lab; <a href="https://umn-digitalag.com">https://umn-digitalag.com</a>) and jointly by Dr. John Nieber (Professor in the Department of Bioproducts and Biosystems Engineering; <a href="https://bbe.umn.edu/people/john-nieber">https://bbe.umn.edu/people/john-nieber</a>), through the College of Food, Agricultural and Natural Resource Sciences (CFANS) and work closely with diverse collaborators, including the University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL),  AI-CLIMATE institute and etc.</div><div><br><b>Essential Qualifications:</b><br>All applicants are expected to have a strong quantitative background, and graduate from quantitative majors such as earth and atmospheric science, computer science, hydrology, ecology, environmental science, physics, math, statistics, or other closely related fields. Successful candidates will need to meet one or more of the following expectations:<br><ul><li>Strong programming experience (e.g., Python, Fortran, or C++) and familiarity with supercomputing or cloud platforms.</li><li>Experience with AI/deep learning beyond simple tools (e.g., Random Forest, ANN), particularly in integrating physical models and AI algorithms.</li><li>Knowledge of process-based models and data assimilation techniques.</li><li>Excellent skills in data visualization and communication.</li><li>Experience in large-scale ecosystem modeling or GHG inventory analysis.</li></ul><b>Logistics:</b><br>The positions are expected to start in Spring 2025 or an earlier date. The positions are open till filled. Competitive salary will be provided based on experience. The positions have a funding commitment for two years, with possibilities to renewal or promotion upon annual performance</div><div>.<br><b>Application Process:</b><br>Qualified candidates must send a short introduction email and CV to Dr. Licheng Liu (<a href="mailto:lichengl@umn.edu">lichengl@umn.edu</a>). Qualified applicants will be immediately reviewed upon receiving the application. For further questions related to the application, please feel free to reach out to us.</div><div><br><b>About the Lab:</b><br>We are a fast-growing group who dedicate to advancing digital and sustainable agriculture with cutting-edge science and technology. We have rich resources from government agencies, industry partners and sufficient funding support to explore interest-driven research questions. We look forward to having you join us and tackle big challenges with innovation!</div><div><br></div><div>Best regards,</div><div>Licheng Liu<br><div><br></div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Licheng Liu (he/him/his)</div><div dir="ltr">Research Scientist<br><div>Department of Bioproducts and Biosystems Engineering</div><div>University of Minnesota</div><div><div>Tel:  +1 (765) 701 8022</div><div>Email: <a href="mailto:lichengl@umn.edu" target="_blank">lichengl@umn.edu</a></div><div><br></div></div><div><br></div><div><br></div></div></div></div></div></div></div>