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Expire bientôt CEA

Stage - Bac+4/+5 - Machine Learning pour les équations d'état tabulées - H/F

  • Stage
  • Bruyères-le-Châtel (Essonne)
  • Développement informatique

Description de l'offre

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

2024-33086-S1400

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Stage - Bac+4/+5 - Machine Learning pour les équations d'état tabulées - H/F

Sujet de stage

Les équations d'état sont utilisées dans les simulations hydrodynamiques pour la fermeture de systèmes d'équations de conservation, et permettent nottamment de définir la pression P et l'énergie interne E, pour une densité et une température données. Historiquement, les tables d'équations d'état sont calculées en se basant sur l'additivité des contributions ionique et électronique : chaque contribution est alors calculée à l'aide d'un modèle dédié. Une fois calculée sur une certaine grille en densité et température, cette table dite 'tabulée' est appelée par une simulation hydrodynamique par l'intermédiaire d'un interpolateur.

Durée du contrat (en mois)

Césure ou 6 mois

Description de l'offre

Les réseaux de neurones artificiels ont prouvé leur capacité d'interpolation dans de nombreux domaines : le but de cette étude est de la tester sur des équations d'état tabulées. Plus précisément, on s'intéresse aux réseaux informés sur la physique (Physics Informed Neural Networks ou PINN) qui répondent à des lois physiques définies par des équations différentielles partielles. En effet, une des contraintes physiques que doivent respecter ces équations d'état est la cohérence thermodynamique : des articles récents ont montré que des PINNs étaient capables d'imposer cette contrainte et d'atteindre des taux de précision élevés. La mise en concurrence de cette technique avec d'autres plus classiques (par exemple des interpolateurs de type splines) permettra d'éprouver les éventuelles limites des PINNs. Durant ce stage, le(la) stagiaire aura l'opportunité d'acquérir des compétences dans plusieurs domaines, notamment en implémentation numérique (schéma numérique, interpolation), en deep learning et en physique des plasmas.

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 recherché

Profil du candidat

Expérience dans l'utilisation d'une librairie de deep learning (Tensorflow, Keras ou Pytorch) recommandée.
Python, deep learning, calcul numérique
Bac+4/+5

Faire de chaque avenir une réussite.
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