Suite à la découverte du boson de Higgs au LHC,
la communauté de physique des particules explore
et propose de futurs accélérateurs, pour répondre
aux questions ouvertes sur les constituants élémentaires de l’univers. Une des possibilités étudiées est
FCC (Future Circula Collider), un collisionneur de
100 km au CERN. La version hadronique de
FCC (FCC-hh) semble être la seule solution pour
atteindre des domaines d’énergie bien au-delà du
LHC, dans un futur relativement proche, donnant un
accès direct à de nouvelles particules avec des
masses jusqu’à des dizaines de TeV. Les taux de
production dans les domaines des masses en deçà
du TeV sont sans commune mesure avec la version
électronique de FCC, ouvrant la porte à des études
de physique de précision.
Une première étude de faisabilité n’a montré
aucun obstacle majeur pour ces collisionneurs,
mais a identifié plusieurs défis spécifiques à la dynamique des faisceaux : une grande circonférence
(avec les problèmes de génie civil), une faible emittance géométrique, la stabilité du faisceau avec de
forts courants, une énergie de collision et une luminosité sans précédent, une énorme quantité d’énergie emmagasinée dans le faisceau, une grande
puissance de rayonnement synchrotron et les mécanismes d’injection.
Le stage portera sur l’optimisation de la version
hadronique du futur collisionneur circulaire face aux
imperfections linéaires et non linéaires (i.e. les alignements et qualités de champs des aimants).
Un point central sera la comparaison des méthodes
actuelles de correction, déjà très avancées, à celles
émergentes et complémentaires basées sur l’apprentissage automatique. L’application de ces techniques aux accélérateurs est l’un des sujets d’actualité dans le domaine et poursuivi dans le monde
entier.

Master en Physique ou Mathématiques Appliquées
ou Ingénieur avec de bonnes connaissances en
Machine Learning, calcule analytique et affinité
pour les études théoriques.