Apprentissage actif de simulation dynamique par un réseau de neurone H/F

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).

Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.  

Référence

2022-23247  

Description de l'unité

Dédiés à la recherche technologique, les 700 ingénieurs-chercheurs et techniciens du CEA LIST ont pour objectif de favoriser l'innovation et son transfert autour de partenariats industriels pérennes. le Laboratoire de Simulation Interactive (LSI) développe une plateforme de simulation multi-physique interactive mettant en jeu un ou plusieurs utilisateurs en exploitant les technologies de Réalité Virtuelle (RV) et de Réalité Mixte (RM). Cette plateforme, dénommée XDE Physics, permet de simuler la manipulation et les interactions de l'ensemble des systèmes, pièces rigides, articulées ou déformables (câbles) directement sur les maquettes numériques.

Description du poste

Domaine

Sciences pour l'ingénieur

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Apprentissage actif de simulation dynamique par un réseau de neurone H/F

Sujet de stage

Le stage s'inscrit dans la problématique de l'apprentissage en vue d'accélérer les simulations interactives en dynamique des solides. Le LSI dispose déjà de certains outils de simulation éléments finis et d'IA pour la simulation de poutres. L'objectif sera de minimiser le recours à la simulation durant la phase l'entraînement du RN par une stratégie d'apprentissage actif: le RN devra choisir les sollicitations « optimales » (en un certain sens qu'il conviendra de préciser) pour améliorer la précision de la simulation restituée. Une particularité de la simulation interactive est que les efforts appliqués sur le solide simulé ne sont pas connus à l'avance.

Tous les outils sont déjà en place, notamment une DLL de simulation éléments finis de poutre très optimisée (issue de notre plateforme XDE) qui peut s'interfacer directement avec Python.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Offre stage de 6 mois

Site de Nano-Innov (commune de Palaiseau)

#StageList

Profil du candidat

Niveau demandé : Ingénieur ou Master 2

Compétences requies : IA, pytorch, mathématiques appliquées, mécanique des solides

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

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

Ville

Palaiseau

Critères candidat

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Possibilité de poursuite en thèse

Oui

Demandeur

Disponibilité du poste

01/02/2023