Stage - Bac+5 - Application des réseaux de neurones physiquement informés à la modélisation des mélanges

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

La Direction des Applications Militaires (DAM) du CEA, au cœur des enjeux de la dissuasion nucléaire Française, cherche ses futurs talents. Organisme inclusif, le CEA est handi-accueillant : nos emplois sont ouverts à toutes et tous. Associer les forces et les compétences de chacun pour atteindre nos objectifs est l'une de nos valeurs partagée par nos 4 600 salariés, répartis sur 5 centres. Les 1 800 salariés du centre de Bruyères-le-Châtel, en Ile de France relèvent les défis scientifiques et technologiques au service de notre Sécurité Nationale. Le centre conçoit les charges nucléaires des armes de la dissuasion, garantit leur sécurité et leur fiabilité en s'appuyant sur le programme simulation. Il met son expertise technique au service des activités dans la lutte contre la prolifération nucléaire, le terrorisme et les alertes en cas de séisme ou de tsunami. Il assure l'ingénierie des infrastructures complexes de la DAM, de leur conception à leur démantèlement. Il co-développe avec Atos les supercalculateurs au meilleur niveau mondial, dont sont issus ceux du Très Grand Centre de Calcul du CEA, qu'il exploite pour ses missions Défense et gère au profit de la recherche. Enfin, il exploite les installations nécessaires au maintien en condition opérationnelle et à la conception des chaufferies nucléaires embarquées sur les sous-marin et les porte-avions.
Venez-vous investir et relever des défis avec des moyens technologiques d'exception!  

Référence

2023-28447-S1295  

Description du poste

Domaine

Thermohydraulique et mécanique des fluides

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Stage - Bac+5 - Application des réseaux de neurones physiquement informés à la modélisation des mélanges

Sujet de stage

Afin de prédire les mélanges turbulents, qui interviennent notamment dans les expériences de fusion par confinement inertiel (FCI), le CEA-DAM développe depuis plusieurs années une stratégie reposant sur l'apprentissage par les données (IA). De nombreuses techniques sont ainsi mises en œuvre, allant de la régression symbolique parcimonieuse jusqu'aux réseaux de neurones profonds. Ces méthodes peuvent s’appuyer sur de larges bases de simulations numériques directes d'écoulements turbulents, comme par exemple l'instabilité de Rayleigh-Taylor, qui servent par ailleurs de références pour calibrer et améliorer les modèles physiques de mélange turbulent. L'objectif est, in fine, d'obtenir par IA des modèles précis, interprétables et peu coûteux, pouvant être intégrés facilement dans les codes de calcul multiphysiques.

Durée du contrat (en mois)

5-6 mois

Description de l'offre

Dans ce stage, on se propose d'évaluer les performances de réseaux de neurones physiquement informés (ou PINNS en anglais) afin de reproduire les résultats de modèles de turbulence complexes. L'objectif est de pouvoir émuler sur une plateforme Python commune les modèles, d'en accélérer les calculs, et ainsi d'en faciliter la comparaison et la calibration sur les bases de données de simulations numériques. L'objectif de l'utilisation des PINNS, qui intégrent les équations des modèles dans la fonction coût pour l'apprentissage du réseau, est de garantir des résultats fidèles aux modèles et ne nécessitant point un developpement de schémas numériques complexes afin d'en résoudre les équations. Cette émulation de modèles complexes par apprentissage permet de plus la création de plateformes numériques dans lesquelles des modèles d'IA peuvent apprendre en minimisant les observables d'interêt, et non l'erreur au sens des moindres carrés des sorties du modèle. Ce stage pourra se poursuivre dans le cadre d'une thèse.Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes. Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les salariés du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.

Profil du candidat

Turbulence, Deep learning.
Python
Bac+5

Localisation du poste

Site

DAM Île-de-France

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Bruyères-le-Châtel