Contrôleur patrimoine arboré F / H

Description de poste

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Nous recherchons un(e) candidat(e) pour une thèse CIFRE de 3 ans qui intégrera notre équipe d'ingénieurs R&D simulation de VLS dans nos bureaux de Bobigny en collaboration avec le laboratoire PIMM de l'ENSAE (Paris) dans l'équipe de développement d'outils d'intelligence artificielle.

L'objet de la thèse est de définir un modèle de réseaux de neurones de substitution entraîné à partir d'une base de données de géométrie existante et de résultats de simulation 3D. Ce modèle doit permettre un entraînement sur une base de simulation frugale tout en étant généralisable à des géométries différentes. Ce modèle de substitution permettra de traiter une physique stationnaire ou temporelle de prédiction physique constituée d'une pièce seule ou d'un ensemble de pièces. Enfin, ce modèle de substitution permettra d'explorer l'espace de design pour réaliser une génération de design par intelligence artificielle.

La première et deuxième parties évalueront des modèles récents de substitution (optimal transport par exemple) appliqués sur des géométries 3D sans paramètres, permettant de prédire une physique sur des résultats stationnaires ou transitoires, même de transporter le modèle paramétrique de substitution défini dans les différentes géométries (non-paramétriques). Ensuite, la troisième partie sera de vérifier la robustesse de ces modèles dans un processus d'optimisation par génération de design et de paramètres dans le but de minimiser la grandeur physique sous un seuil et d'une contrainte respectant.

Vous serez au sein d'une équipe multidisciplinaire de simulation chez VLS, permettant une collaboration dans les domaines des développements de modèle de substitution et en soutien des membres de simulation pour préparer de nouveaux modèles d'intelligence artificielle. Le poste est une thèse CIFRE de 3 ans en collaboration avec le laboratoire PIMM de l'ENSAE (Paris) de l'équipe de développement d'outils d'intelligence artificielle.

La collaboration au sein de l'entité du laboratoire PIMM de l'ENSAE, créée pour répondre au développement de nouveaux modèles frugaux dans le domaine de l'intelligence artificielle, est reconnue mondialement dans leur développement de modèle de substitution à base de transport optimal et modèle de réseaux de neurones en graphes. Les objectifs seront de trouver un modèle de génération par intelligence artificielle permettant de répondre le mieux à des besoins industriels tout en apportant des avancées dans le monde du generative design.

Le développement des modèles de substitution généralisable à différentes géométries est un enjeu pour réutiliser les données de simulation des produits VLS et accélérer nos conceptions. Cette thèse permet d'accélérer le développement d'outils d'intelligence artificielle pour réaliser des simulations plus rapides.