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Thèse (H/F) : Modélisation de Paysages Dunaires

il y a 1 mois

Villeurbanne, France CNRS Temps plein

Cette offre est disponible dans les langues suivantes:

- Français
- Anglais

Date Limite Candidature : mardi 25 juin 2024

**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Thèse H/F : Modélisation de Paysages Dunaires**
Référence : UMR5205-ERIGAL-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : VILLEURBANNE
Date de publication : mardi 4 juin 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 2 septembre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est de 2135,00 € brut mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

**Description du sujet de thèse**:
Les déserts chauds et froids présentent une mosaïque de formes spécifiques de dépôt (dunes de sable et de neige) et d'érosion (yardangs, nabhka) qui constituent autant d’indices environnementaux caractéristiques, même en présence de végétation. Le projet EOLE vise à reproduire ces reliefs par des modèles d'automates cellulaires reposant sur la physique et des simulations en informatique graphique pour combiner les mécanismes d'émergence et la dynamique à long terme avec le réalisme des scènes générées par ordinateur.
L’objectif de cette thèse est d’élaborer des algorithmes de génération et de paysages dunaires avec le souci constant d’associer la validité avec les modèles physiques et l’efficacité et le contrôle nécessaires à l’édition interactive.

**Contexte de travail**:
Le doctorat se déroulera au LIRIS, CNRS, UMR 5205, Université Claude Bernard Lyon 1. Le projet fait partie de l’ANR EOLE, en partenariat avec l’Institut de Physique du Globe de Paris, des interactions seront à prévoir ainsi que des missions sur place.
Des fondamentaux solides en informatique graphique (équivalent Master 1), la maîtrise des C++ / GLSL sont nécessaires ; ce projet impliquera de s’intéresser aux phénomènes physiques, biologiques et à des modèles complexes.

**Contraintes et risques**:
Aucun

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