Description de l'offre
Différentes approches de modélisation par impédance existent dans la littérature, mais elles sont parfois insuffisamment précises ou élaborées a posteriori, à partir de simulations numériques ou de résultats expérimentaux liés à la phénoménologie des inclusions. Une méthode prometteuse repose sur l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle (IA) permettant d’apprendre cette relation de manière plus générale et prédictive. Cette approche constitue une piste intéressante pour la modélisation de nouvelles métasurfaces, que nous souhaitons explorer au cours du stage proposé.
Le(la) stagiaire prendra en main un code interne de simulation (en Fortran 90) ainsi que des outils numériques de post-traitement (en Python) permettant de modéliser la réponse électromagnétique des métasurfaces. À partir de ces outils, il(elle) devra générer une base de données variée de motifs de métasurfaces par simulation, puis explorer différentes méthodes d’apprentissage automatique afin de modéliser la métasurface par une impédance de surface équivalente. L’objectif final est d’identifier les approches d’IA les plus performantes pour obtenir un modèle précis et efficace, adapté aux objectifs définis.
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
Machine learning, Python
Bac+5
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