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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Méthodes d’apprentissage automatique pour la propagation d’ondes infrasonores


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

La Direction des Applications Militaires (DAM) du CEA, au cœur des enjeux de la dissuasion nucléaire Française, cherche ses futurs talents. Organisme inclusif, le CEA est handi-accueillant : nos emplois sont ouverts à toutes et tous. Associer les forces et les compétences de chacun pour atteindre nos objectifs est l'une de nos valeurs partagée par nos 4 600 salariés, répartis sur 5 centres. Les 1 800 salariés du centre de Bruyères-le-Châtel, en Ile de France relèvent les défis scientifiques et technologiques au service de notre Sécurité Nationale. Le centre conçoit les charges nucléaires des armes de la dissuasion, garantit leur sécurité et leur fiabilité en s'appuyant sur le programme simulation. Il met son expertise technique au service des activités dans la lutte contre la prolifération nucléaire, le terrorisme et les alertes en cas de séisme ou de tsunami. Il assure l'ingénierie des infrastructures complexes de la DAM, de leur conception à leur démantèlement. Il co-développe avec Atos les supercalculateurs au meilleur niveau mondial, dont sont issus ceux du Très Grand Centre de Calcul du CEA, qu'il exploite pour ses missions Défense et gère au profit de la recherche. Enfin, il exploite les installations nécessaires au maintien en condition opérationnelle et à la conception des chaufferies nucléaires embarquées sur les sous-marin et les porte-avions.
Venez-vous investir et relever des défis avec des moyens technologiques d'exception!  

Référence

2022-23438-S0785  

Description du poste

Domaine

Science de la terre et de l'environnement

Contrat

Post-doctorat

Intitulé de l'offre

Méthodes d’apprentissage automatique pour la propagation d’ondes infrasonores

Sujet de stage

Pour répondre à sa mission de surveillance, le CEA développe des méthodes de détection et de simulation de la propagation dans une atmosphère réaliste afin de localiser précisément et caractériser finement les sources d’infrason. La simulation des capacités de détection du réseau infrason du TICE nécessite d’intégrer des modèles réalistes d’atmosphère dont la variabilité à différentes échelles spatiales et temporelles impacte fortement la propagation des ondes. Les premières estimations des performances du réseau infrason reposent sur des modèles climatologiques de vents dans la stratosphère ainsi que des lois empiriques d'atténuation déduites des mesures des essais nucléaires. Les récentes avancées dans les méthodes de simulation permettent de mieux intégrer les effets de la source et de l’atmosphère sur la propagation. La poursuite de ces études est un enjeu majeur pour affiner les interprétations des signaux générés par des sources d’intérêt.

Durée du contrat (en mois)

2 ans

Description de l'offre

Le coût de calcul des outils de simulation de la propagation empêche l'exploration d'un large espace de paramètres (modèles de vent, variabilité à petite échelle, fréquence et emplacement de la source) pour la prédiction des pertes par transmission (TLs), rendant inapplicables ces techniques pour des applications en temps (quasi)-réel. Par conséquent, plusieurs études s'appuient sur des modélisations heuristiques de l’atténuation des ondes basées qui négligent les variations verticales complexes des profils atmosphériques en fonction de la distance. Ces approches introduisent des incertitudes significatives dans la prédiction des TLs. Les techniques d’apprentissage, entraînées sur un large ensemble de champs d'ondes simulés dans des situations atmosphériques réalistes, montrent des performances prometteuses pour prédire les amplitudes des ondes jusqu'à des distances de 1000 km d'une source.

L’encadrement de travail mobilise l’expertise du CEA-DAM pour l’exploitation des outils de simulation de la propagation et le Centre National de Données Norvégien hébergé à NORSAR pour la mise en œuvre des méthodes d’apprentissage déjà testées.

L’objectif de ce post-doctorat est de poursuivre ce travail initié dans le cadre d’une collaboration avec NORSAR (Norwegian Seismic Array, https://www.norsar.no/), en abordant plus particulièrement :
• une revue de l’état de l’art des méthodes d’apprentissage et de leurs applications sur des données géophysiques ;
• la construction de bases d’entrainement de modèles atmosphériques de différentes résolutions (ECMWF, ERA5, WACCM...) ;
• la prise en compte de modèles spectraux d’ondes de gravité pour perturber les profils de vent ;
• la simulation de la propagation des ondes à différentes distances et pour différentes fréquences ;
• l’entrainement et l’évaluation des différents réseaux de neurones : convolutifs (CNN) et récurrents (RN);
• la validation avec des enregistrements de sources répétitives identifiées.

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.

Profil du candidat

propagation, acoustique, méthodes statistiques, réseau de neurones, traitement du signal
matlab, Python
Post-doc

Localisation du poste

Site

DAM Île-de-France

Localisation du poste

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

Ville

Bruyères-le-Châtel