Description du sujet de thèse
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Apprentissage informé par la physique pour les problèmes inverses acoustiques : reconstruction de champs, détection et analyse de détectabilité en environnements complexes
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Cette thèse vise à développer un cadre mathématique et algorithmique pour la résolution de problèmes inverses acoustiques en environnements complexes, fondé sur l'apprentissage informé par la physique. En intégrant explicitement l'équation des ondes dans des architectures d'intelligence artificielle, l'objectif est d'améliorer la reconstruction de champs acoustiques à partir de mesures partielles, la localisation de sources mobiles et l'analyse quantitative de leur détectabilité. Le projet combine modélisation des équations aux dérivées partielles, optimisation contrainte et apprentissage profond hybride. Les applications concernent les systèmes de perception acoustique distribuée et la détection de plateformes mobiles.
Université / école doctorale
Ecole Doctorale Sciences des Métiers de l'Ingénieur (SMI )
Arts et Métiers ParisTech (ENSAM)
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
IA et acoustique
Demandeur
Disponibilité du poste
01/09/2026
Personne à contacter par le candidat
BOLZMACHER Christian < email deleted for security reasons >
CEA
DRT/DIASI//LISA
CEA Saclay Nano-INNOV
Institut CARNOT CEA LIST
DIASI/Laboratoire d'Interfaces Sensorielles et Ambiantes
Point courrier 173
91191 Gif sur Yvette CEDEX
01 69 08 02 32
Tuteur / Responsable de thèse
MECHBAL Nazih < email deleted for security reasons >
Arts et Métiers ParisTech (ENSAM)
DYSCO : DYnamique Structures Systèmes et Contrôle
Arts et Métiers ParisTech (ENSAM)
151 boulevard de l'Hôpital
75013 Paris
01 44 24 64 58
En savoir plus
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Apprentissage informé par la physique pour les problèmes inverses acoustiques : reconstruction de champs, détection et analyse de détectabilité en environnements complexes
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Cette thèse vise à développer un cadre mathématique et algorithmique pour la résolution de problèmes inverses acoustiques en environnements complexes, fondé sur l'apprentissage informé par la physique. En intégrant explicitement l'équation des ondes dans des architectures d'intelligence artificielle, l'objectif est d'améliorer la reconstruction de champs acoustiques à partir de mesures partielles, la localisation de sources mobiles et l'analyse quantitative de leur détectabilité. Le projet combine modélisation des équations aux dérivées partielles, optimisation contrainte et apprentissage profond hybride. Les applications concernent les systèmes de perception acoustique distribuée et la détection de plateformes mobiles.
Université / école doctorale
Ecole Doctorale Sciences des Métiers de l'Ingénieur (SMI )
Arts et Métiers ParisTech (ENSAM)
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
IA et acoustique
Demandeur
Disponibilité du poste
01/09/2026
Personne à contacter par le candidat
BOLZMACHER Christian < email deleted for security reasons >
CEA
DRT/DIASI//LISA
CEA Saclay Nano-INNOV
Institut CARNOT CEA LIST
DIASI/Laboratoire d'Interfaces Sensorielles et Ambiantes
Point courrier 173
91191 Gif sur Yvette CEDEX
01 69 08 02 32
Tuteur / Responsable de thèse
MECHBAL Nazih < email deleted for security reasons >
Arts et Métiers ParisTech (ENSAM)
DYSCO : DYnamique Structures Systèmes et Contrôle
Arts et Métiers ParisTech (ENSAM)
151 boulevard de l'Hôpital
75013 Paris
01 44 24 64 58
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