6 mois
Trappes (78)
Réf. STA/SIMINC/DMSI
    Stage

    Stage Simulation d’incendie par réseaux de neurones récurrents F/H

    Contexte

    Vous intervenez sur les problématiques techniques pour la simulation incendie au sein du département Science des Données et Incertitudes, en collaboration avec l’équipe opérationnelle du département Comportement au Feu et Sécurité Incendie. La simulation est actuellement assurée par un modèle de la dynamique des fluides (Fire Dynamic Simulator développé par le National Institute of Standards and Technology). Ce code est coûteux en temps de calcul. L’objectif de ce stage est de développer un réseau de réseaux de neurones récurrents (RNN) capable d’apprendre le comportement du simulateur incendie pour réduire drastiquement le coût d’une simulation

    Missions 

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

    -           État de l’art sur les réseaux de neurones récurrents

    -           Implémentation d’un réseau pour la prédiction des paramètres de sécurité (hauteur et température des couches de fumée par exemple)

    -           Évaluation des performances de l’algorithme développé sur un cas jouet

    -           Évaluation de l’algorithme pour un cas type « pièce-couloir »

    -           Rédaction d’un rapport scientifique de synthèse des résultats

     

    Profil

    Vous recherchez un stage dans le cadre de votre M2 ou de votre diplôme d’ingénieur en Mathématiques Appliquées.

    De plus vous disposez de bonnes expériences en programmation et en Deep Learning.

    Une bonne connaissance du langage Python et des environnements Tensorflow, PyTorch ou Keras sont un plus.

    Une première expérience sur des réseaux de neurones récurrents est facultative.

     

    Vous souhaitez vous spécialiser dans l’IA, le machine learning et la data science, vous avez une curiosité scientifique forte ainsi qu’un intérêt pour la simulation physique, alors ce stage est fait pour vous !

     

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