Intelligence Artificielle pour l'Estimation Rapide de Termes Sources H/F

La conscience des responsabilités

• La coopération
• La curiosité

Le CEA-Leti (Grenoble), en co-encadrement avec le CEA-DAM, recrute un(e) post-doctorant(e) pour 18 mois sur le projet AIFORSTE (Artificial Intelligence for Rapid Source Term Estimation), dédié à l’estimation rapide de sources de rejets atmosphériques accidentels ou malveillants.

Contexte et enjeux Face à un rejet toxique dans un environnement urbain ou industriel, localiser et quantifier rapidement la source (position, intensité, cinétique) est essentiel pour décider des mesures d’urgence (évacuation, confinement). Les modèles CFD haute-fidélité sont trop coûteux pour une réponse en temps réel ; les modèles analytiques simplifiés (panaches gaussiens) sont rapides mais imprécis en géométrie complexe. AIFORSTE propose de dépasser ce compromis grâce à l’IA informée par la physique.

Mission Concevoir et optimiser des architectures hybrides combinant PINNs (Physics-Informed Neural Networks) et Neural Operators (FNO, DeepONet) pour résoudre le problème inverse de source à partir d’un nombre restreint de mesures bruitées, en quasi-temps réel et sans réentraînement complet à chaque nouvelle configuration.

Objectifs

• Développer un modèle hybride reconstruisant position, amplitude et cinétique de source(s) à partir de mesures distribuées.
• Adapter les réseaux informés par la physique aux milieux urbains/industriels, en respectant les lois de conservation et la géométrie du bâti (architecture MCxM développée au CEA).
• Optimiser la convergence et le coût computationnel pour une exploitation opérationnelle.

Méthodologie et cas d’études Hybridation PI-DeepONet/PI-FNO, régularisation avancée pour sources ponctuelles. Validation progressive sur un cas académique 2D, des quartiers urbains réels (Grenoble, Paris) et un scénario industriel, à partir de simulations haute-fidélité (modèle lagrangien PMSS du CEA-DAM).

Le/la candidat(e) devra être titulaire d’un doctorat en physique, mathématiques appliquées ou ingénierie, et justifier d’une solide formation en :Mathématiques appliquées / Traitement du signal / Contrôle : compréhension des problèmes inverses, des systèmes à paramètres distribués et de l’optimisation.Apprentissage automatique / Deep Learning : expérience des réseaux de neurones profonds, idéalement dans le cadre de problèmes gouvernés par des EDP (PINNs, Neural Operators ou méthodes de réduction de modèle basées sur les données).Simulation Numérique : une familiarité avec la CFD ou les modèles de transport atmosphérique serait un plus.Compétences clés :Expertise en Python et PyTorch.Capacités d’implémentation et d’optimisation de code pour le calcul sur GPU.Excellentes compétences en rédaction scientifique et communication.Capacité à travailler en interdisciplinarité., Le/la candidat(e) devra être titulaire d’un doctorat en physique, mathématiques appliquées ou ingénierie, et justifier d’une solide formation en :

• Mathématiques appliquées / Traitement du signal / Contrôle : compréhension des problèmes inverses, des systèmes à paramètres distribués et de l’optimisation.
• Apprentissage automatique / Deep Learning : expérience des réseaux de neurones profonds, idéalement dans le cadre de problèmes gouvernés par des EDP (PINNs, Neural Operators ou méthodes de réduction de modèle basées sur les données).
• Simulation Numérique : une familiarité avec la CFD ou les modèles de transport atmosphérique serait un plus., * Expertise en Python et PyTorch.
• Capacités d’implémentation et d’optimisation de code pour le calcul sur GPU.
• Excellentes compétences en rédaction scientifique et communication.
• Capacité à travailler en interdisciplinarité.

EUR

Machine learning Intelligence artificielle Python Traitement du signal Mathématiques

Intelligence Artificielle pour l’Estimation Rapide de Termes Sources H/F

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l’économie et de l’Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s’engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l’Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d’un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l’international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales, Publications dans des revues de premier plan (Atmospheric Environment, Environmental Modelling and Software) et dépôts de brevets. Prolongements possibles vers le multi-polluant, les jumeaux numériques, la quantification d’incertitude bayésienne et l’Edge AI.

Ce poste offre une opportunité unique de contribuer à la souveraineté technologique française en matière de sécurité et de surveillance de l’environnement et de positionner le CEA à la pointe de l’IA scientifique appliquée à la modélisation physique., Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l’économie et de l’Etat. Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s’engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l’Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs. Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d’un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l’international. Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales : - La conscience des responsabilités - La coopération - La curiosité