Thèse CIFRE (PHD) - Ingénieur Mécanique, Bobigny
Nous recherchons un(e) candidat(e) pour une thèse CIFRE de 3 ans qui intégrera notre équipe d'ingénieurs R&D simulation de VLS dans nos bureaux de Bobigny, en collaboration avec le laboratoire PIMM de l'Ensam (Paris) dans l'équipe de développement d'outils d'intelligence artificielle.
L'objet de la thèse est de définir un modèle de réseaux de neurones de substitution, entraîné à partir d'une base de données de géométrie existante et de résultats de simulation 3D. Ce modèle doit permettre un entraînement sur une base de simulation frugale tout en étant généralisable à des géométries différentes. Il facilitera la prédiction physique pour des pièces seules ou en ensembles, en physique stationnaire ou temporelle, et permettra d'explorer l'espace de design pour la génération de nouveaux concepts par intelligence artificielle.
La première et la deuxième partie évalueront des modèles récents de substitution (comme le transport optimal) appliqués à des géométries 3D paramétriques ou non, pour prédire des résultats stationnaires ou transitoires, en assurant la transférabilité du modèle entre différentes géométries. La troisième partie visera à vérifier la robustesse de ces modèles dans un processus d'optimisation de design, en minimisant une grandeur physique sous contraintes.
Vous intégrerez une équipe multidisciplinaire de simulation chez VLS, favorisant la collaboration dans le développement de modèles de substitution et le soutien à la simulation pour la création de nouveaux modèles d'intelligence artificielle. La thèse est réalisée en partenariat avec le laboratoire PIMM de l'Ensam, reconnu mondialement pour ses travaux sur les modèles de substitution basés sur le transport optimal et les réseaux de neurones en graphes.
Les objectifs incluent la recherche d'un modèle génératif par intelligence artificielle capable de répondre aux besoins industriels tout en faisant progresser le domaine du design génératif. Le développement de modèles de substitution généralisables à différentes géométries est crucial pour réutiliser efficacement les données de simulation et accélérer la conception de produits VLS, contribuant ainsi à des simulations plus rapides et à une innovation accrue.
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