Résolution des équations intégrales en électromagnétisme : de la discrétisation d’ordre élevé à la compression H-matrice
La simulation de problèmes d’ondes électromagnétiques (EM) joue un rôle clé dans de nombreux domaines, allant de la caractérisation et du contrôle d’objets à la furtivité radar. Une approche courante consiste à transformer le problème initial 3D volumique en une équation intégrale 3D surfacique posée au niveau des interfaces entre matériaux et de les discrétiser par une méthode éléments finis de frontière (BEM - Boundary Element Method). La montée en ordre (HO) accélère la convergence de l’approximation, offrant ainsi un gain significatif de précision à nombre égal d’éléments dans le maillage, mais complexifie l’assemblage du système linéaire. En particulier, le calcul des intégrales singulières et quasi-singulières devient délicat, tandis que l’intégration de méthodes HO au sein d’algorithmes de compression rapides basés sur le formalisme de matrices hiérarchiques (HMAT) pose des questions sur l’efficacité globale de la BEM. Ce post-doctorat vise à lever ces problématiques inhérentes à la montée en ordre de la BEM pour en obtenir une solution à la fois performante et robuste au regard des applications EM visées.
Instrumentation et reconstruction 3D informée par la physique pour le diagnostic magnétique quantique des batteries Li-ion
Le projet OPTIMAQ du CEA vise à réduire le taux de rebut de la formation des cellules Li-ion — jusqu'à 50 % aujourd'hui, objectif 5 % — grâce à un système non invasif de mesure magnétique quantique. Ce post-doctorat couvre les deux volets logiciel et expérimental du projet : le montage du banc de mesure (magnétomètre à pompage optique à hélium 4, blindage, translation de la cellule) et le développement d'un algorithme de reconstruction 3D de la densité de courant (RBF-FD/PINN) informé par la physique, pour détecter des défauts dès la formation.
Hébergé au CEA-LETI à Grenoble au LSSC (traitement de signaux capteurs, reconstruction), en forte transversalité avec les laboratoires L2EP/LAIC (instrumentation des systèmes de batterie, magnétométrie quantique) du CEA-LETI, les laboratoires LAPS/LMPS (électrochimie Li-ion : mise en œuvre expérimentale et tests, modélisation et simulation) du CEA-LITEN, ce poste s'inscrit dans un projet de 24 mois visant un TRL 3, avec perspective de publications et de brevets.
Intelligence Artificielle pour l’Estimation Rapide de Termes Sources
Le projet AIFORSTE du CEA vise à améliorer la gestion des situations d'urgence liées aux rejets atmosphériques engendrés par des accidents industriels ou des actes de malveillance. Nous développerons une méthode d'estimation de source en quasi-temps réel, permettant une réaction rapide et efficace face à ces événements critiques où le temps est toujours une contrainte fondamentale.
Face à l’impossibilité d’utiliser des simulations CFD détaillées pour une intervention immédiate et à l’imprécision des modèles analytiques simplifiés, ce post-doctorat sera consacré à une approche hybride fondée sur l’Intelligence Artificielle informée par la physique (Physics-Informed AI).
Le cœur du travail consistera à concevoir et à optimiser des architectures de réseaux de neurones profonds combinant les PINNs (Physics-Informed Neural Networks) et les Neural Operators (FNO, DeepONet). L'objectif sera d’évaluer quasi-instantanément la position, l'intensité et la cinétique d’une ou de plusieurs sources de rejets inconnues à partir d’un nombre restreint de mesures bruitées, tout en respectant les lois de conservation physiques.
Hébergé au CEA-Leti (Grenoble) et co-encadré par le CEA-DAM, le projet aura pour applications des cas d’études réalistes (quartiers urbains, sites industriels) grâce à des données générées par simulation haute-fidélité. Ce projet, d’une durée de 18 mois, offre une opportunité unique de publier dans des revues de premier plan et de contribuer à une solution souveraine dans un domaine où les enjeux de sécurité et de surveillance de l’environnement sont majeurs.
Développement et validation d'un solveur pour les équations du bruit neutronique
Aucune technique opérationnelle ne permet aujourd’hui de mesurer en continu la réactivité de systèmes nucléaires, c’est-à-dire leur distance à la criticité, en régime à faible puissance, c’est-à-dire leur distance à la criticité. Ce problème revêt un intérêt majeur par exemple pour les réacteurs de puissance en phase de chargement du combustible. Dans ces systèmes sous-critiques pilotés par des sources faibles, le signal moyen des détecteurs est peu informatif ; en revanche, les fluctuations temporelles du signal neutronique — le bruit neutronique stochastique, hérité de l’aléa fondamental du nombre de neutrons émis par fission — portent une information directe et quantitative sur la multiplication. Ce travail, réalisé dans le cadre du projet SENTINELLE proposé par le CEA, vise à développer un solveur déterministe sur GPU des équations des moments (moyenne et corrélations) de la population neutronique, permettant de calculer rapidement les observables de bruit (Feynman-a, Rossi-a, multiplicités locales). Le solveur sera ensuite validé sur la base de données expérimentales issues du projet SENTINELLE.
Algorithmes robustes de continuation pour la simulation par éléments finis de la fissuration dans des milieux hétérogènes complexes : application aux structures en béton armé
Les procédures de "path-following" (ou de continuation) sont utilisées pour décrire les réponses instables de structures présentant des phénomènes de snap-back ou snap-through. Ces méthodes consistent à adapter la charge externe au cours de la déformation afin de satisfaire une contrainte de pilotage, en introduisant une inconnue supplémentaire, le multiplicateur de charge. Plusieurs variantes existent selon la grandeur pilotée : combinaisons de degrés de liberté, mesures de déformation ou variables liées à la dissipation d’énergie.
En plus du suivi de réponses instables, un intérêt majeur de ces approches réside dans l’amélioration de la convergence des solveurs incrémentaux de type Newton, en réduisant le nombre d’itérations nécessaires. Ce gain compense souvent le coût supplémentaire lié à l’algorithme de continuation. Certaines formulations se sont révélées efficaces et simples à implémenter.
Cependant, aucun critère objectif ne permet encore de choisir la plus adaptée à la simulation de structures en béton armé, où coexistent plusieurs mécanismes de dissipation et une forte variabilité spatiale des propriétés du matériau.
Le travail postdoctoral proposé visera à développer des algorithmes de "path-following" robustes pour ces structures, à partir des recherches antérieures menées au CEA. Il comprendra une analyse critique des formulations existantes, une évaluation de leurs performances (solveurs monolithiques ou partitionnés), puis leur implémentation. Enfin, des cas tests représentatifs de structures industrielles seront simulés afin d’évaluer le gain en robustesse et en coût de calcul par rapport aux solveurs classiques.
VALERIAN: simulation du transport d'électrons pour les modules les modules ITkPix d'ATLAS
Une description précise du transport des électrons et des photons dans la matière est cruciale dans plusieurs domaines phares du CEA, notamment la radioprotection et l’instrumentation nucléaire. Leur validation nécessite des études paramétriques dédiées et des mesures. Étant donné le peu de données expérimentales publiques, des comparaisons entre codes de calcul sont aussi utilisées. L’enjeu pour les années à venir est une qualification de ces codes dans un large domaine d'énergie, certains écarts entre leurs résultats ayant été identifiés lors d’études préliminaires du SERMA faisant intervenir le transport couplé de neutrons, photons et électrons. Le projet VALERIAN consiste à saisir l’opportunité créée par une campagne de prise de données unique en son genre prévue en 2025-2026 à l’IRFU (DRF) pour mieux caractériser ces écarts. En effet, l’IRFU s’est engagé à contrôler au moins 750 modules à pixels pour le nouveau trajectographe de l’expérience ATLAS, dans le cadre de la jouvence des grands détecteurs du CERN. De nombreuses mesures avec des sources bêta seront réalisées en 2025-2026 pour la qualification de ces modules.
Étude de la formulation Vitesse-Vorticité-Pression pour discrétiser les équations de Navier-Stokes.
Les équations de Navier-Stokes incompressibles sont parmi les modèles les plus
utilisés pour décrire les écoulements d’un fluide newtonien (c’est-à-dire un fluide dont la viscosité est indépendante des forces extérieures appliquée au fluide). Ces équations modélisent le champ de vitesse et le champ de pression du fluide. La première des deux équations n’est autre que la loi de Newton, tandis que la seconde découle de la conservation de la masse dans le cas d’un fluide incompressible (la divergence de la vitesse est nulle). L’approximation numérique de ces équations est un véritable défi en raison de leur caractère tridimensionnel et instationnaire, de la contrainte de divergence nulle et enfin de la non-linéarité du terme de convection. Il existe différentes méthodes de discrétisation, mais pour la plupart de ces méthodes, l’équation de conservation de la masse n’est pas satisfaite exactement. Une alternative consiste alors à introduire comme inconnue supplémentaire la vorticité du fluide, égale au rotationel de la vitesse. On réécrit alors les équations de Navier-Stokes avec trois équations. Le post-doc consiste à étudier d'un point de vue théorique et numérique cette formulation et de proposer un algorithme de résolution efficace, dans le code TrioCFD.
Méthodes de reconstruction avancées pour la cryo-tomographie électronique appliquée à des échantillons biologiques
La Cryo-tomographie électronique (CET) est une technique puissante pour l'analyse structurelle en 3D d'échantillons biologiques dans leur état quasi naturel. Au cours de la dernière décennie, CET a connu des avancées remarquables en matière d'instrumentation, mais la rétroprojection filtrée (FBP) reste la méthode de reconstruction standard pour CET. En raison des dommages causés par les radiations et de la plage d'inclinaison limitée du microscope, les reconstructions FBP souffrent d'un faible contraste et d'artefacts d'élongation, connus sous le nom d'artefacts de « missing wedge » (MW). Récemment, les approches itératives ont suscité un regain d'intérêt pour améliorer la qualité et donc l'interprétabilité des reconstructions CET.
Dans ce projet, nous proposons d'aller au-delà de l'état de l'art en matière de CET en (1) appliquant des algorithmes de compresse sensing (CS) basés sur les curvelets et les shearlets, et (2) en explorant des approches d'apprentissage profond (DL) dans le but de débruiter et corriger les artefacts liés au MW. Ces approches ont le potentiel d'améliorer la résolution des reconstructions TEC et donc de faciliter les tâches de segmentation.
Le candidat réalisera une étude comparative des algorithmes itératifs utilisés dans les sciences de la vie et des approches CS et DL optimisées dans ce projet pour les structures curvilignes et les contours.
Modélisation du bruit de charge dans les qubits de spin
Grace à de forts partenariats entre plusieurs instituts de recherche, Grenoble est pionnière dans le développement de futurs technologies à base de qubits de spin utilisant des procédés de fabrication identiques à ceux utilisés dans l’industrie de la microélectronique silicium. Le spin d’un qubit est souvent manipulé avec des signaux électriques alternatifs (AC) grâce à divers mécanismes de couplage spin-orbite (SOC) qui le couplent à des champs électriques. Cela le rend également sensible aux fluctuations de l'environnement électrique du qubit, ce qui peut entraîner une grande variabilité de qubit à qubit et du bruit de charge. Le bruit de charge dans les dispositifs à qubits de spin provient potentiellement d'événements de chargement/déchargement au sein des matériaux amorphes et défectueux (SiO2, Si3N4…) et des interfaces des dispositifs. L'objectif de ce postdoc est d'améliorer la compréhension du bruit de charge dans les dispositifs à qubits de spin grâce à des simulations à différentes échelles. Ce travail de recherche se fera à l’aide de méthode de type ab initio et également grâce à l’utilisation du code TB_Sim, développé au sein de l’institut CEA-IRIG. Ce dernier est capable de décrire des structures de qubits très réalistes en utilisant des modèles de liaison forte atomique et multi-bandes k.p.
détection d’événements répétitifs et application à la crise sismique turque de février 2023
La technique de corrélation, ou template matching, appliquée à la détection et l’analyse des événements sismiques a démontré sa performance et son utilité dans la chaîne de traitements du Centre National de Données du CEA/DAM. Malheureusement, cette méthode souffre en contrepartie de limitations qui bride son efficacité et son utilisation dans l’environnement opérationnel, liées d’une part au coût calcul d’un traitement massif des données, et d’autre part au taux de fausses détections que pourrait engendrer un traitement bas niveau. L’utilisation de méthodes de dé-bruitage en amont du traitement (exemple : deepDenoiser, par Zhu et al., 2020), pourrait de surcroît accroître le nombre de détections erronées. La première partie du projet de recherche consiste à fournir une méthodologie visant à améliorer les performances en temps de traitement du détecteur de multiplets, en faisant notamment appel aux techniques d’indexation de l’information élaborées en collaboration avec le LIPADE (méthode L-MESSI, Botao Peng, Panagiota Fatourou, Themis Palpanas. Fast Data Series Indexing for In-Memory Data. International Journal on Very Large Data Bases (VLDBJ) 2021). La seconde partie du projet porte sur le développement d’un outil de « filtrage » des fausses détections de type auto-encodeur construit par apprentissage statistique. La crise sismique Syrie-Turquie de février 2023, dominée par deux séismes de magnitude supérieure à 7,0, servira de base de données d’apprentissage pour cette étude.