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
2026-41897-S2281
Description du poste
Domaine
Sciences pour l'ingénieur
Contrat
Post-doctorat
Intitulé de l'offre
Post-doctorat - Méthodes de machine learning pour la simulation rapide des ondes de choc 3D - H/F
Sujet de stage
Les explosions dans l’air génèrent des ondes de choc, appelées ondes de souffle, dont les effets mécaniques sur les structures peuvent être dévastateurs. Afin de prédire ces effets, le CEA a développé une expertise dans la simulation numérique des interactions des ondes de souffle avec l’environnement (sol, obstacles, bâtiments…). Ces simulations haute-fidélité sont longues et coûteuses en ressources informatiques.
Dans bien des cas, les effets d’une explosion doivent être calculés rapidement pour faire face à une situation d'urgence. Par exemple, pour évaluer la dangerosité d'un accident industriel ou encore pour protéger les infrastructures d'une attaque terroriste ou militaire. Les simulations haute-fidélité sont alors trop lentes et doivent être remplacées par des méthodes de calcul rapide.
Durée du contrat (en mois)
2 ans + 2 x 1an renouvelables
Description de l'offre
L’objectif du postdoc est de développer des modèles de substitution à réponse rapide pour le calcul des ondes de souffle. Ces modèles seront entraînés sur les données synthétiques générées par des simulations 3D haute-fidélité.
La principale activité de recherche du(de la) post-doctorant(e) sera de développer une méthodologie pour générer ces modèles, en prenant en compte les spécificités du problème physique considéré. Il existe déjà une méthodologie éprouvée pour les configurations 2D, mais elle n’est pas directement transposable en 3D. Le(la) post-doctorant(e) disposera donc d’une grande liberté quant au choix des méthodes de machine learning (ML) pour les modèles de substitution. L’application de méthodes de ML aux ondes de choc étant un sujet assez peu exploré dans la littérature scientifique, le(la) candidat(e) bénéficiera d’opportunités de publications. Le(la) candidat(e) disposera également d’un accès unique aux ressources CPUs/GPUs des supercalculateurs de la DAM pour réaliser la phase d’apprentissage.
Une fois la méthodologie choisie, des modèles opérationnels seront générés et validés sur des configurations 3D réalistes.
Un autre axe d'étude concernera la quantification des incertitudes associées à la fois aux erreurs des modèles et au bruit des données d'entraînement/validation.
Sont attendus au moins une publication scientifique et la participation à au moins un congrès/workshop scientifique international.
Durant le premier trimestre, le(la) postdoctorant(e) prendra en main le code de calcul utilisé pour les ondes de souffle. Il(elle) prendra également connaissance des modèles existants développés en interne.
Au cours des second et troisième trimestres, le(la) candidat(e) développera des modèles originaux basés sur l’état de l’art des méthodes de machine learning. Des simulations seront éventuellement nécessaires pour compléter la base de données existante.
La rédaction d’un article scientifique synthétisant les résultats obtenus sera attendue pour le dernier trimestre.
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés.
Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.
Profil du candidat
Le(la) candidat(e) doit avoir de solides connaissances en mécanique des fluides. Une première expérience avec Py Torch sera appréciée.
Python
Post-doctorat
Localisation du poste
Site
DAM Île-de-France
Localisation du poste
France, Ile-de-France
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