Topic description
L'intelligence artificielle générative connaît une véritable révolution, que la science des matériaux entend exploiter pour dépasser l'état de l'art dans de nombreux domaines. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser les modèles de diffusion afin de développer la prochaine génération de générateurs de microstructures d'alliages métalliques polycristallins. Le générateur IA devra non seulement produire des microstructures morphologiquement réalistes, mais aussi générer des structures compatibles avec la simulation numérique, en restituant des propriétés mécaniques proches de celles des matériaux réels.
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Generative artificial intelligence is undergoing a true revolution, and materials science aims to harness this momentum to push beyond the current state of the art in various fields. In this PhD project, we propose to use diffusion models to develop the next generation of microstructure generators for polycrystalline metallic alloys. The AI-based generator will be expected not only to produce morphologically realistic microstructures, but also to generate structures suitable for numerical simulation, reproducing mechanical properties close to those of real materials.
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Début de la thèse : 01/10/
Funding category
Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
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