AI-Driven Anisotropic Ice Flow Modeling in Elmer/Ice

Cnrs Inc; France; On-site; EUR 34,000 - 42,000; Full time

Job summary

CNRS, Institut des géosciences de l'environnement (IGE) à Grenoble, recherche un postdoc pour modéliser la rheologie anisotrope de la glace et intégrer un réseau neuronal dans le code Elmer/Ice. Le candidat doit détenir un doctorat et démontrer des compétences en calcul numérique et apprentissage automatique.

Le projet est interdisciplinaire et nécessite une collaboration avec plusieurs laboratoires et universités, avec un financement temporaire et un démarrage prévu début 2027.

Qualifications

• Docteur en Sciences avec compétences en calcul numérique et ML.
• Solides bases en méthodes d’homogénéisation et mécanique des microstructures.
• Expérience en rédaction scientifique et travail en équipe.

Responsibilities

• Décrire les microstructures naturelles des glaces avec peu de paramètres.
• Construire une base de données mécanique et évolution microstructure.
• Former et entraîner un réseau neuronal pour prédire la rheologie anisotrope.
• Intégrer le modèle anisotrope dans Elmer/Ice.
• Étudier l’influence de la rheologie sur le flux glaciaire.
• Évaluer les mécanismes de recristallisation et leur impact.

Skills

Numéricale computation

Machine Learning

Approches basées sur les données

Mécanique des matériaux

Education

Ph.D. dans un domaine pertinent

Tools

Elmer/Ice

Job description

CNRS, Institut des géosciences de l'environnement (IGE) à Grenoble, recherche un postdoc pour modéliser la rheologie anisotrope de la glace et intégrer un réseau neuronal dans le code Elmer/Ice. Le candidat doit détenir un doctorat et démontrer des compétences en calcul numérique et apprentissage automatique.

Le projet est interdisciplinaire et nécessite une collaboration avec plusieurs laboratoires et universités, avec un financement temporaire et un démarrage prévu début 2027.