Stage - Bac+5 - Modèles réduits de métasurfaces par PINN - H/F

Nous proposons ici d'étudier une alternative potentiellement plus efficace, permettant d'explorer rapidement différentes configurations de métasurfaces sans être limité par une paramétrisation rigide. Pour cela, nous envisageons d'explorer l'utilisation de réseaux de neurones informés par la physique (PINN) comme modèle prédictif. Ce modèle, dérivable et rapide à utiliser une fois entraîné, permettrait de modéliser le comportement électromagnétique d'une métasurface, facilitant ainsi son intégration dans une boucle d'optimisation une fois la paramétrisation des inclusions définie. L'objectif principal est d'étudier l'utilisation des PINN pour la modélisation de solutions aux équations de Maxwell, en augmentant progressivement la complexité des problèmes traités. Dans un premier temps, le(la) candidat(e) s'intéressera à la résolution de problèmes simplifiés et en petite dimension. Il(elle) mettra en place des PINN sur un domaine 1D pour évaluer l'efficacité de la méthode selon le domaine de résolution (temporel ou fréquentiel). Initialement, il(elle) étudiera un milieu homogène et isotrope, puis il(elle) examinera un domaine composé de deux sous-domaines aux propriétés différentes. Ensuite, il(elle) étendra cette approche au cas 2D en poursuivant la comparaison entre les domaines de résolution, et en intégrant des conditions de périodicité. En fonction des performances observées, un choix pourra être fait concernant le domaine de résolution le plus adapté avant d’aborder le problème en 3D. Le(la) candidat(e) aura une bonne connaissance de Python, des méthodes d’optimisation, des réseaux de neurones, de Tensorflow ou Pytorch et une appétence pour la résolution de problèmes physiques. Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés. Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation. Machine Learning, Python Bac+5