Apprentissage par renforcement pour la génération automatique de modèles en biosanté / Reinforc[...]

euraxess.ec.europa.eu - Jobboard; France; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

L'Université de Montpellier propose un contrat doctoral intégrant l'IA et l'apprentissage automatique pour développer des modèles biomédicaux en milieu clinique. Le candidat sera impliqué dans un projet sur l'intégration des modèles avec des traitements personnalisés, débutant le 01/10/2025, et devra démontrer curiosité et rigueur dans ses travaux de recherche.

Qualifications

• Le candidat doit faire preuve d'une grande curiosité et être rigoureux.
• Capacité d'acquérir rapidement de nouvelles techniques.
• Capacité d'intégration dans une équipe de recherche.

Responsabilités

• Développer des outils IA pour construire des modèles biomédicaux.
• Appliquer l'apprentissage par renforcement aux modèles en ajoutant des données complexes.

Connaissances

Curiosité

Rigueur

Capacité à acquérir rapidement de nouvelles techniques

Intégration dans une équipe de recherche

Formation

Diplôme de recherche

Description du poste

Organisation/Company: Université de Montpellier

Research Field: Mathematics

Researcher Profile: Recognised Researcher (R2), Leading Researcher (R4), First Stage Researcher (R1), Established Researcher (R3)

Country: France

Application Deadline: 29 Sep 2028 - 22:00 (UTC)

Type of Contract: Temporary

Job Status: Full-time

Funding through EU Research Framework Programme: No

Related to Research Infrastructure: No

Offer Description

Ce projet de thèse vise à intégrer l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et la modélisation mécanistique pour des applications cliniques, en combinant prédiction personnalisée et compréhension des mécanismes de progression des maladies. L'objectif est de développer des outils IA pour construire des modèles biomédicaux optimisant les traitements en fonction des caractéristiques spécifiques des patients.

Les modèles exploiteront la nature modulaire des systèmes biologiques, basés sur des réseaux de réactions biochimiques, générant des systèmes d'équations différentielles à simuler pour faire des prédictions.

L'approche adoptée dans cette thèse repose sur l'apprentissage par renforcement. Les modèles seront construits de manière incrémentale, en commençant par des modèles simples et en intégrant progressivement des données plus complexes. L'apprentissage par renforcement permettra de découvrir des modèles en maximisant une récompense. Cette méthode sera appliquée à des domaines médicaux tels que les troubles du spectre autistique, l'inflammation et les infections.

Cette thèse débutera le 01/10/2025. Plus d'informations sur le site web.

Catégorie de financement : Contrat doctoral.

Concours pour un contrat doctoral.

Profil du candidat

Le candidat doit faire preuve d'une grande curiosité, être rigoureux et fiable, capable d'acquérir rapidement de nouvelles techniques, et capable de s'intégrer dans une équipe de recherche.