Genphi : ia générative 3d conditionnée par la géométrie, la structure et la physique

Description du sujet de thèse

Description du sujet - GenPhi : IA Générative 3D conditionnée par la géométrie, la structure et la physique


Domaine

Défis technologiques


Contrat

Thèse


Description de l'offre

L'objectif de la thèse est de concevoir de nouveaux générateurs de modèles 3D basés sur l'intelligence artificielle générative (IAG), capables de produire des formes fidèles, cohérentes et physiquement viables. Alors que la génération 3D est devenue essentielle dans de nombreux domaines, les approches actuelles de génération automatique souffrent de limites en termes de respect des contraintes géométriques, structurelles et physiques. L'objectif est de développer des méthodes permettant d'intégrer, dès la génération, des contraintes liées à la géométrie, à la topologie, à la structure interne, ainsi qu'aux lois physiques, tant stationnaires (équilibre, statique) que dynamiques (cinématique, déformation). L'étude combinera des approches de perception géométrique, d'enrichissement sémantique et de simulation physique afin de produire des modèles 3D robustes, réalistes et directement exploitables sans intervention humaine.


Université / école doctorale

Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (STIC) – Paris-Saclay


Localisation du sujet

Saclay


Critères candidat

Formation recommandée: Master 2 Recherche et/ou un diplôme d'ingénieur en Informatique, Physique ou Apprentissage automatique


Demandeur

Disponibilité du poste: 01/11/2025


Personne à contacter par le candidat

CHAOUCH Mohamed mohamed.chaouch@cea.fr
CEA
DRT/DIASI/SIALV/LVA
Institut CEA LIST
DIASI / Laboratoire Vision et Apprentissage pour l'analyse de scène
CEA Saclay - Nano-INNOV
Bât 861 - F91191 Gif-sur-Yvette Cedex
0169080117


Tuteur / Responsable de thèse

PHAM Quoc Cuong quoc-cuong.pham@cea.fr
CEA
DRT/DIASI/SIALV/LVA
CEA SACLAY - Nano-INNOV
Bât. 861 - Point courrier 173
91191 Gif-sur-Yvette Cedex
0169082716


En savoir plus

https://kalisteo.cea.fr/

#J-18808-Ljbffr