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Simulation à grande échelle et apprentissage automatique dans la structure du nucléon?

Research / Doctorate 25 to 36 months

91400 Saclay (France)

Published on 15 June 2026

  • Contract

    Research / Doctorate 25 to 36 months

  • Location

    91400 Saclay (France)

  • Start date

    As soon as possible

  • Salary

    Information not provided

  • Remote working

    Not specified

CEA illustration
Description du sujet de thèse

Domaine

Autre

Sujets de thèse

Simulation à grande échelle et apprentissage automatique dans la structure du nucléon?

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Cette proposition de thèse porte sur la structure tridimensionnelle du nucléon à travers les distributions de partons généralisées (GPD). Les GPD permettent d'accéder à la répartition spatiale des quarks et gluons ainsi qu'au tenseur énergie-impulsion, offrant ainsi des informations sur le spin, la pression interne et la masse du nucléon. Deux défis majeurs sont identifiés?: le manque de données expérimentales et la difficulté à générer des observables simulées précises via le calcul sur réseau. Le projet se décline en deux volets?: (I) produire de nouvelles simulations de QCD sur réseau de moments de GPD, améliorer les algorithmes et assurer l'extrapolation vers le continuum?; (II) développer des méthodes d'apprentissage automatique pour résoudre les problèmes inverses mal posés et réaliser des ajustements globaux combinant données expérimentales et simulation. La thèse sera réalisée conjointement entre Julich Forschungszentrum (Allemagne) et le CEA (France) au travers du laboratoire virtuel AIDAS, avec un partage du temps entre les deux pays. Les compétences attendues incluent la théorie quantique des champs, la programmation (C++, Python) et une bonne maîtrise du calcul haute performance. Le but du travail est d'obtenir la première extraction fiable de la structure 3D du nucléon, utile pour les futurs collisionneurs EIC/EicC.

Université / école doctorale

PHENIICS (PHENIICS)
Paris-Saclay

Localisation du sujet de thèse

Site

Saclay

Demandeur

Disponibilité du poste

01/10/2026

Personne à contacter par le candidat

Mezrag Cédric < email deleted for security reasons >
CEA
DRF/IRFU
CEA Saclay - IRFU/DPhN
Bat. 703
91191 Gif-sur-Yvette

Tuteur / Responsable de thèse

Moutarde Hervé < email deleted for security reasons >
CEA
DRF/IRFU/DPhN
IRFU, CEA, Université Paris-Saclay, F-91191 Gif-sur-Yvette, France
33 1 69 08 32 06

En savoir plus

https://irfu.cea.fr/Phocea/Vie_des_labos/Ast/ast_groupe.php?id_groupe=4189
https://www.fz-juelich.de/en/jsc/about-us/structure/divisions/hpc4qs

Application deadline

As long as the job is online

Study level

Doctorate

Job Category

Technology

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