Pau Ferri Vicedo, investigador postdoctoral en el Instituto de Tecnología Química (ITQ CSIC-UPV), obtiene una beca Postdoctoral Junior Leader de la Fundación «la Caixa»
15/04/2026
Pau Ferri Vicedo, investigador postdoctoral en el Instituto de Tecnología Química (ITQ CSIC-UPV), ha obtenido una prestigiosa beca Postdoctoral Junior Leader de la Fundación «la Caixa». Estas becas tienen como objetivo promover el talento investigador de excelencia en centros de España y Portugal y apoyar a los mejores talentos científicos, ofreciéndoles los recursos y la autonomía necesarios para consolidar su carrera científica.
En el ITQ (CSIC-UPV) desarrollará el proyecto “AI-Enabled Defect Engineering and Mechanistic Discovery in MFI Zeolites” en el grupo Advanced Materials for Novel Transformations (AMuNT), liderado por el Dr. Pedro Serna y bajo la supervisión de la Dra. Mercedes Boronat.
En este proyecto investigará el papel de los defectos estructurales en zeolitas y su impacto en la estabilidad y selectividad, como catalizadores, para la conversión de metanol a hidrocarburos. Para ello combinará simulaciones computacionales automatizadas, aceleradas mediante modelos machine learning, y modelos de lenguaje para el análisis e interpretación automatizada de los resultados.
Pau Ferri Vicedo
Pau Ferri Vicedo obtuvo su doctorado por la Universitat Politècnica de València (UPV) en 2023 e hizo su tesis doctoral en el ITQ (CSIC-UPV) sobre el diseño computacional de catalizadores zeolíticos para la conversión de metanol a hidrocarburos, bajo la supervisión de la Dra. Mercedes Boronat y el Prof. Avelino Corma. La tesis doctoral fue reconocida con el Premio a la Mejor Tesis Doctoral de la Sección Territorial Valenciana de la Real Sociedad Española de Química (RSEQ) y con el Premio Tesis Relevantes del CSIC.
Durante su doctorado realizó una estancia de investigación en la Universidad de Gante (Bélgica), en el grupo liderado por la Prof. Veronique Van Speybroeck, especializándose en simulaciones de dinámica molecular aplicadas a zeolitas. En 2023 se incorporó como investigador postdoctoral al grupo Learning Matter del Massachusetts Institute of Technology (MIT), gracias a una beca competitiva de la Fundación Ramón Areces.
En el MIT desarrolló Pore Transition State Finder (PoTS), la primera herramienta computacional automatizada para la búsqueda de estados de transición, la etapa más inestable en la transformación de reactivos en productos, en zeolitas. También entrenó modelos machine learning para acelerar la exploración de reactividad química en materiales nanoporosos.
Su trayectoria científica incluye publicaciones en revistas de alto impacto como Nature Communications, Nature Computational Science y JACS, contribuciones a congresos internacionales y actividades de docencia en el MIT.
