L'idée du stage est de s'appuyer sur des snapshots représentant sous forme d'images, pour des instants successifs, le champ depression associé au passage d'une onde de souffle interagissant avec un relief donné dans un domaine fixé. Le but du stage est deconstruire des métamodèles neuronaux qui, à partir d'un relief, de paramètres d'explosion et des premiers snapshots, permet deprédire les snapshots suivants.
À son arrivée, le/la candidat(e) retenu(e) aura à sa disposition une base de données constituée de plusieursséquences de snapshots, chacune associée à la propagation d'une onde de souffle pour une configuration particulière.
Pourconstruire les métamodèles, plusieurs pistes pourront être explorées parmi lesquelles des réseaux convolutionnels, des modèles autorégressifs de type Transformer ou encore des modèles neuronaux d'équations différentielles.
A ce titre les objectifs sont les suivants :
-Vousdevrez d'abord effectuer des recherches bibliographiques pour bien cerner l'état de l'art et retenir quelques approchesqui lui semblent pertinentes.
- Les méthodes retenues devront être implémentées en Python et rigoureusement évaluées sur un jeu de test.
- Enfin,vous devrez fournir un code soigné et documenté utilisable par le CEA. Si le temps le permet, ce projet pourra être valorisé àtravers la réalisation d'un poster pour une conférence, voire d'un court article de recherche.
À la fin du stage,vous aurezacquis des connaissances solides en machine learning appliquées à un problème de physique original.
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert àtoutes 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'assurerl'intégrité et la sécurité de la nation.
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