Stage - Bac+5 - Machine Learning Appliqué à la Simulation de Chocs Induits par Laser H/F

Description de l'offre

Description

Depuis une vingtaine d'années, le CEA-DAM développe ESTHER, un code open-source d'hydrodynamique-radiative, lagrangien et unidimensionnel, qui permet notamment d'étudier le comportement dynamique d'empilements de matériaux soumis à ces rayonnements lasers intenses. À partir d'une intensité laser donnée, ESTHER permet en particulier de déterminer le profil de pression d'ablation associé.Bien qu'ESTHER soit un outil prédictif, validé par la confrontation à des données expérimentales (mesures vélocimétriques de déformation de face arrière), c'est un outil peu adapté à une utilisation intensive ou industrielle. L'élaboration d'un cas d'entrée est complexe (maillage numérique sensible, modèles à activer/désactiver selon les conditions, données matériaux accessibles ou non) et son utilisation n'est pas adaptée à des études paramétriques, de sensibilité, ou d'optimisation (temps de calculs rapidement importants, interfaçage complexe).Développer un outil d'apprentissage automatique (réseau de neurones), entrainé sur une base de données de simulations d'ESTHER, permettrait de calculer efficacement des profils d'intensité laser à partir d'un chargement de pression désiré (et inversement), tout en s'affranchissant des complexités associées à l'utilisation directe d'ESTHER (ergonomie, temps de calculs, absence de problèmes liés à la bonne définition d'un cas d'entrée ESTHER). Cet outil serait adapté à des études de sensibilité ou d'optimisation, habituellement couteuses en ressources numériques.Les missions du stage sont les suivantes : - s'approprier la physique des chocs laser & l'utilisation du logiciel ESTHER ; - générer et pré-traiter une base de donnée d'entrainement à partir de simulations ESTHER ; - développer, entrainer et ajuster un outil d'apprentissage automatique adapté à la problématique du choc laser à partir de bibliothèques python existantes ; - confronter les résultats obtenus à des données expérimentales.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.

Lettre de motivation requise

Non

Date de début

21 sept., 2024

Expérience

Sup_7

Profil

Vous êtes en dernière année d'école d'ingénieurs (Bac +5) ou universitaire avec une dominante mécanique et matériaux axés sur la simulation numérique et la programmation. Vous maitrisez le langage de programmation Python et vous avez de bonnes notions (ou une appétence) pour le machine learning et le deep learning. Enfin, une connaissance d'une bibliothèque d'apprentissage machine automatique est un plus (PyTorch, Scikit-learn, TensorFlow)Bac +5

Fonction

Bureau_etude_R_D

Formation

RJ/Qualif/Ingenieur_B5

Secteur

Ind_hightech_telecom