Thèse CIFRE (PHD) - Ingénieur Mécanique

Valeo; Bobigny; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise leader en ingénierie à Bobigny recherche un(e) candidat(e) pour une thèse CIFRE axée sur la modélisation de réseaux de neurones en intelligence artificielle. Vous aurez l'opportunité de collaborer avec des chercheurs du laboratoire PIMM de l'Ensam. Ce poste est idéal pour ceux passionnés par la simulation numérique et le design génératif, avec un accent sur le développement d'outils d'IA pour optimiser la conception industrielle.

Qualifications

• Connaissances en modélisation numérique et réseaux de neurones.
• Expérience avec des outils d'intelligence artificielle est un plus.
• Capacité à travailler en équipe multidisciplinaire.

Responsabilités

• Développer un modèle de réseaux de neurones pour la simulation.
• Contribuer au développement d'outils d'intelligence artificielle.
• Collaborer avec le laboratoire PIMM de l'Ensam.

Connaissances

Modélisation de réseaux de neurones

Simulation numérique

Intelligence artificielle

Formation

Master en ingénierie ou domaine pertinent

Description du poste

Thèse CIFRE (PHD) - Ingénieur Mécanique, Bobigny

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'Ensam (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. Il facilitera la prédiction de phénomènes physiques stationnaires ou temporels, en traitant une pièce seule ou un ensemble de pièces, et pourra explorer l'espace de design pour générer de nouvelles configurations par intelligence artificielle.

La première et la deuxième partie de la recherche évalueront des modèles récents de substitution (par exemple, transport optimal) appliqués à des géométries 3D sans paramètres, capables de prédire des résultats stationnaires ou transitoires, tout en transférant le modèle paramétrique de substitution à différentes géométries (non-paramétriques). La troisième partie vérifiera la robustesse de ces modèles dans un processus d'optimisation de design, en minimisant une grandeur physique sous contraintes.

Vous intégrerez une équipe multidisciplinaire de simulation chez VLS, favorisant la collaboration sur le développement de modèles de substitution et le soutien aux membres de simulation pour la création de nouveaux outils d'intelligence artificielle. Le poste est une thèse CIFRE de 3 ans, en partenariat avec le laboratoire PIMM de l'Ensam, reconnu mondialement pour ses travaux sur les modèles de substitution à base de transport optimal et de réseaux de neurones en graphes.

Les objectifs principaux sont de développer un modèle de génération par intelligence artificielle pour répondre aux besoins industriels et faire progresser le domaine du design génératif. La généralisation des modèles de substitution à différentes géométries permettra de réutiliser efficacement les données de simulation, accélérant ainsi la conception de produits VLS et le développement d'outils d'intelligence artificielle pour des simulations plus rapides.