Informations générales
Entité de rattachement
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
2024-33311
Description de l'unité
Au sein du CEA LIST, le Laboratoire de Simulation Interactive (LSI) développe une plateforme de simulation multi-physique interactive mettant en jeu un ou plusieurs utilisateurs en exploitant les technologies de Réalité Virtuelle (RV) et de Réalité Mixte (RM). Cette plateforme, dénommée XDE Physics, permet de simuler la manipulation et les interactions de l'ensemble des systèmes, pièces rigides, articulées ou déformables (câbles) directement sur les maquettes numériques. Elle permet également de valider des scénarios incluant l'opérateur pour étudier l'ergonomie du poste de travail par l'introduction de son avatar dans la simulation dynamique. Centrées sur les noyaux de simulation interactive, les activités de l'équipe vont jusqu'à la mise au point d'applicatifs, répondant aux contextes d'usage de ses partenaires industriels (manufacturing pour l'automobile et l'aéronautique, énergie, santé).
Description du poste
Domaine
Sciences pour l'ingénieur
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Apprentissage actif de simulation dynamique par un réseau de neurone H/F
Sujet de stage
Apprentissage actif de simulation dynamique par un réseau de neurone
Durée du contrat (en mois)
6
Description de l'offre
Le stage s’inscrit dans la problématique de l’apprentissage de simulations éléments finis en vue d’accélérer les simulations interactives en dynamique des solides. Le LSI dispose déjà d’outils de simulation éléments finis, de base de données et de réseaux de neurones pour la déformation non-linéaire de solides. Des travaux sur l’apprentissage actif sont en cours et l’implémentation de certaines méthodes de l’état de l’art a déjà montré l’amélioration de l’entraînement grâce à l’aspect "actif".
L’objectif du stage est de déterminer et comparer les manières d’introduire une rétroaction du réseau de neurone sur le logiciel de simulation de référence (apprentissage actif) dans le but de minimiser la durée d’entraînement des réseaux de neurones développés au LSI. Le RN devra ainsi choisir les sollicitations « optimales » (en un certain sens qu’il conviendra de préciser) pour améliorer la précision de la simulation restituée.
Le stagiaire pourra entraîner rapidement dans le vif du sujet en utilisant les outils déjà développés, notamment une librairie de simulation éléments finis de poutre optimisée (issue de notre plateforme XDE) qui peut s’interfacer directement avec Python, et les résultats des travaux en cours.
Le stage pourra donner lieu à une thèse de doctorat.
Moyens / Méthodes / Logiciels
pytorch / neural networks
Profil du candidat
Ingénieur, Master 2
IA, pytorch, mathématiques appliquées, des compétences en mécanique des solides sont un plus.
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.
Localisation du poste
Site
Saclay
Localisation du poste
France, Ile-de-France, Essonne (91)
Ville
Palaiseau
Critères candidat
Diplôme préparé
Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs
Formation recommandée
ingénieur, IA ou mathématiques appliquées
Possibilité de poursuite en thèse
Oui
Demandeur
Disponibilité du poste
01/02/2024