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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Génération procédurale de données de maillage pour l'apprentissage profond


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Situé à 40 km au sud de Paris, le centre DAM-Île de France, a en charge la conception des armes nucléaires françaises, la recherche et développement dans le domaine de la lutte contre la prolifération et le terrorisme, l'alerte aux autorités en cas de séisme, de tsunami ou d'essai nucléaire étranger, la construction et le démantèlement de grandes infrastructures nucléaires. Leader français de la simulation numérique et du calcul intensif, il possède deux des machines européennes les plus puissantes. Il dispose également de plusieurs accélérateurs et de nombreux moyens techniques et expérimentaux pour mener ses recherches. Lui est également rattaché, l'Unité Propulsion Nucléaire située sur le centre CEA/Cadarache en région Provence Alpes-Côte d'Azur, où sont implantées les installations d'essais et une partie des fabrications de la propulsion nucléaire.  

Référence

2021-18604-S0440  

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Génération procédurale de données de maillage pour l'apprentissage profond

Sujet de stage

Génération procédurale de données de maillage pour l'apprentissage profond

Durée du contrat (en mois)

4 à 6 mois

Description de l'offre

L'unité d'accueil du CEA, DAM Ile-de-France regroupe des ingénieurs-chercheurs, doctorants et post-docs dont la mission principales est de développer et de fournir des logiciels scientifiques pour le Calcul Haute Performance dans le cadre du programme Simulation du CEA-DAM. Afin de permettre l'utilisation de méthodes d'apprentissage profond pour la génération de maillage en simulation numérique, le sujet de stage porte sur la génération procédurale de données labellisées pour le maillage structuré par blocs.
Le maillage hexaédrique structuré par blocs est aujourd'hui un enjeu important pour la simulation numérique. Alors que les performances toujours accrues des architectures matérielles pour le Calcul Haute Performance permettent de réaliser des simulations physiques de plus en plus complexe, la génération de ces maillage est toujours semi-automatique et peut nécessiter plusieurs semaines de temps ingénieur.

Après avoir étudié et proposé de nombreuses techniques pour générer ces maillages, nous démarrons un nouveau projet qui reposera en partie sur l'utilisation de l'apprentissage profond. Une des premières briques dont nous devons disposer est une quantité importante de données pour entraîner différents réseaux de neurônes.


Le stage proposé s'inscrit dans ce contexte et a pour but de développer un ensemble de données de type (modèle géométrique, structure de blocs). Pour générer ces données, nous proposons de suivre une approche procédurale basée sur la définition d'un système de règles de réécriture, où des prédicats créeront des géométries simples (portion de sphère, de cylindres, des boites, cones, etc.) munies de la structure de blocs associées, et des règles plus avancées permettront des opérations telles que des extrusions, des création de trous, des collages. A chaque fois le résultat d'une règle sera un couple (géométrie, blocs) valide.

Profil du candidat

Python, C++, méthodes formelles
Bac+5

Localisation du poste

Site

DAM Île-de-France

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Bruyères-le-Châtel