Description du sujet de thèse
Domaine
Sciences pour l'ingénieur
Sujets de thèse
Modélisation par surrogate causal model pour les simulations sismiques haute performance par éléments finis
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Les simulations sismiques à haute résolution sont nécessaires pour comprendre la propagation des ondes sismiques dans des structures géologiques complexes. Cependant, les simulations par éléments finis nécessitent des ressources de calcul importantes, notamment pour explorer plusieurs scénarios ou prendre en compte les incertitudes. Ce projet de thèse vise à développer des surrogate modèles causaux qui réduisent les coûts de calcul tout en préservant la cohérence physique des simulations sismiques.
L'approche proposée combine l'apprentissage automatique causal et le calcul haute performance (HPC). À partir de données générées par des simulations à grande échelle par éléments finis, les recherches porteront sur des méthodes permettant d'identifier des relations orientées entre les variables sismiques dans l'espace et le temps. Ces relations causales serviront ensuite à construire des surrogate modèles capables d'approximer certaines composantes des simulateurs numériques. Les incertitudes associées aux structures causales apprises et aux prédictions des modèles seront également quantifiées.
Les méthodes développées seront intégrées dans des environnements de simulation parallèle, notamment ArcaneFEM et PSD, afin de permettre leur application à des problèmes de grande taille. Les résultats attendus comprennent des algorithmes d'apprentissage causal efficaces, des modèles de substitution capables de passer à l'échelle et des stratégies de simulation hybrides combinant méthodes numériques et intelligence artificielle. À terme, ces recherches visent à améliorer l'efficacité des simulations sismiques et à faciliter la quantification des incertitudes, le raffinement adaptatif du maillage et l'assimilation de données.
Université / école doctorale
Interfaces (INTERFACES)
Paris-Saclay
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
Diplôme de Master (Bac+5) ou diplôme d'ingénieur en informatique, mathématiques appliquées, calcul scientifique
Demandeur
Disponibilité du poste
01/02/2027
Personne à contacter par le candidat
BADRI Mohd Afeef < E-Mail aus Sicherheitsgründen gelöscht >
CEA
DES/DM2S/SGLS/LESIM
CEA/Saclay DES-ISAS-DM2S-STMF
91191 Gif sur Yvette Cedex
01 69 08 27 89
Tuteur / Responsable de thèse
LOMET Aurore < E-Mail aus Sicherheitsgründen gelöscht >
CEA
DES/DM2S/SGLS/LIAD
CEA Saclay, Bât 451, Pce 64
F-91191 Gif-sur-Yvette Cedex
01 69 08 58 21
En savoir plus
Domaine
Sciences pour l'ingénieur
Sujets de thèse
Modélisation par surrogate causal model pour les simulations sismiques haute performance par éléments finis
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Les simulations sismiques à haute résolution sont nécessaires pour comprendre la propagation des ondes sismiques dans des structures géologiques complexes. Cependant, les simulations par éléments finis nécessitent des ressources de calcul importantes, notamment pour explorer plusieurs scénarios ou prendre en compte les incertitudes. Ce projet de thèse vise à développer des surrogate modèles causaux qui réduisent les coûts de calcul tout en préservant la cohérence physique des simulations sismiques.
L'approche proposée combine l'apprentissage automatique causal et le calcul haute performance (HPC). À partir de données générées par des simulations à grande échelle par éléments finis, les recherches porteront sur des méthodes permettant d'identifier des relations orientées entre les variables sismiques dans l'espace et le temps. Ces relations causales serviront ensuite à construire des surrogate modèles capables d'approximer certaines composantes des simulateurs numériques. Les incertitudes associées aux structures causales apprises et aux prédictions des modèles seront également quantifiées.
Les méthodes développées seront intégrées dans des environnements de simulation parallèle, notamment ArcaneFEM et PSD, afin de permettre leur application à des problèmes de grande taille. Les résultats attendus comprennent des algorithmes d'apprentissage causal efficaces, des modèles de substitution capables de passer à l'échelle et des stratégies de simulation hybrides combinant méthodes numériques et intelligence artificielle. À terme, ces recherches visent à améliorer l'efficacité des simulations sismiques et à faciliter la quantification des incertitudes, le raffinement adaptatif du maillage et l'assimilation de données.
Université / école doctorale
Interfaces (INTERFACES)
Paris-Saclay
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
Diplôme de Master (Bac+5) ou diplôme d'ingénieur en informatique, mathématiques appliquées, calcul scientifique
Demandeur
Disponibilité du poste
01/02/2027
Personne à contacter par le candidat
BADRI Mohd Afeef < E-Mail aus Sicherheitsgründen gelöscht >
CEA
DES/DM2S/SGLS/LESIM
CEA/Saclay DES-ISAS-DM2S-STMF
91191 Gif sur Yvette Cedex
01 69 08 27 89
Tuteur / Responsable de thèse
LOMET Aurore < E-Mail aus Sicherheitsgründen gelöscht >
CEA
DES/DM2S/SGLS/LIAD
CEA Saclay, Bât 451, Pce 64
F-91191 Gif-sur-Yvette Cedex
01 69 08 58 21
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