6 mois
Trappes (Île-de-France)
Réf. STA/MNO/DMSI
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Stage

Stage Méthode de noyau à information physique : application à la sécurité incendie H/F

Missions 

Au sein du département Science des Données et Incertitudes, vous développez des méthodes de machine learning pour répondre aux enjeux techniques en simulation incendie en collaboration avec le département Comportement au Feu et Sécurité Incendie. La simulation incendie est actuellement assurée par un modèle de la dynamique des fluides (Fire Dynamic Simulator développé par le National Institute of Standards and Technology), coûteux en temps de calcul et que l’on cherche à suppléer par des méthodes d’apprentissage automatique.

Ce stage a pour but d’évaluer la faisabilité d’une modélisation physique complexe donnée par des méthodes à noyau (Franke & Schaback, 1998, Schaback & Wendland, 2006, Lange-Hegermann, 2021, Chen et al., 2021). Les techniques de régularisation utilisées par ce type de méthode sont liées aux équations physiques et peuvent être utilisées pour fournir des estimations d’erreur. De plus, ces méthodes non-paramétriques s’avèrent en général pertinentes pour ces situations de modélisation physique en faible dimension.

Les développements à réaliser au cours de ce stage s’articulent de la manière suivante :

  • Appropriation des méthodes de modélisation par noyau intégrant des équations aux dérivées partielles (EDP).
  • Implémentation d’un modèle de prédiction de champs physiques spatio-temporel (température, pression, …). Étude de la possibilité de faire une estimation d’erreur sur la prédiction.
  • Évaluation des performances de l’algorithme développé sur un cas jouet.
  • Évaluation de l’algorithme pour un cas typique en sécurité incendie.
  • Rédaction d’un rapport scientifique de synthèse des résultats.

Profil

Vous recherchez un stage dans le cadre de votre Master 2 ou de votre dernière année d’école d’ingénieur en mathématiques appliquées ou équivalent, et vous souhaitez rejoindre une équipe spécialisée en machine learning.

Vous souhaitez vous spécialiser dans la modélisation statistique, le machine learning vous avez une curiosité scientifique forte ainsi qu’un intérêt pour la simulation physique. De plus, vous disposez de bonnes expériences en modélisation mathématique ou en apprentissage automatique.

Des compétences en programmation seront nécessaires pour la conduite des expériences numériques (par exemple Python et éventuellement JAX, PyTorch ou autres outils similaires). Des connaissances en analyse numérique sont un plus.

Vous êtes reconnu(e) pour votre écoute, votre rigueur, votre capacité à travailler en équipe, ainsi que pour votre dynamisme.

Gratification 

1218 € brut/mois pour une formation Bac +5