Informations Laboratoires

Le Laboratoire de Génie des Procédés Catalytiques (LGPC) fusionne au 1er Janvier 2021 avec le Laboratoire de Chimie, Catalyse, Polymères et Procédés pour former le Laboratoire de Catalyse, Procédés, Polymères et Matériaux (CP2M).

Son directeur sera Tim McKenna, Pascal Fongarland en sera le directeur adjoint.

Lancement de l'AAP 2020 Pack Ambition Recherche

Deadline 8 décembre 12h à déposer sur la plateforme : https://aaprecherche.auvergnerhonealpes.fr/

Toutes les informations sur le site :

______________________________________________________________________

Information Pôle Nuclear Valley : 4éme édition des Rendez vous Nuclear Valley

La Fédération avait organisé les premiers rendez vous B to Lab à l'INSA de Lyon.

Cette année, en période pandémique, la 4éme édition est programmée en distanciel. 

Pour plus d'informations, visitez :

                http://rdv-nuclear-valley.onlinemeetings.events/FR/

ou de vous inscrire directement

______________________________________________________________________________________________

Cadre général
Contexte scientifique
Dans ce postdoctorat, nous nous intéressons à certains liens entre le machine learning et les écoulements en milieux poreux. L’existence de champs aléatoires régissant les écoulements dans ces milieux architecturés et les capacités du machine learning à apprendre et générer des tels champs sont au coeur du projet. Les milieux aléatoires qui déterminent les écoulements peuvent être de types très variés, allant des milieux géologiques à des mousses métalliques. Ici, l’application sera un milieu fibreux constitué de fibres synthétiques ou naturelles, dans lequel s’écoule une résine polymère au cours de l’élaboration d’une pièce composite. Ces milieux, de structure complexe, sont caractérisés par une variabilité de leurs propriétés spatiales et lors de la mise en oeuvre de l’étape d’infusion, ce qui limite la pertinence des simulations déterministes. Cependant, les progrès de l'IA, du calcul intensif et des mathématiques de l'aléa permettent de revisiter ce problème.
Objectifs scientifiques
L'objectif de ce postdoctorat est d’étudier le potentiel du machine learning pour mieux maîtriser la variabilité des champs de porosité (résultat de l’infusion) et de perméabilité (caractéristique des milieux fibreux) dans les procédés d’élaboration. Le travail sera composé de deux parties. La première consistera à apprendre, à partir d’une bibliothèque de champs de porosité ou perméabilité, à générer de nouveaux champs. Pour cela, des approches par modèles génératifs (GAN – Generative Adversial Networks – ou VAE – Variational Auto Encoders –) seront étudiées. On pourra utiliser la nature tensorielle de tels champs et/ou le fait qu’ils existent à deux échelles, celle des fibres
(microscopique) et celle du milieu homogène équivalent (macroscopique) qui est caractérisé par un tenseur de perméabilité.
La seconde partie est la construction d’un modèle inverse : connaissant un signal temporel caractéristique du champ, en l’occurence deux courbes pression – débit mesurées sur les entrées et sorties de résine lors de l’infusion, il s’agit de retrouver la ou les champs de perméabilité les plus probables. Le formalisme de la statistique bayésienne permettra de passer d'un a priori sur les champs à un a posteriori en tenant compte des mesures.
Profil du candidat recherché
La personne recrutée sera titulaire d'un doctorat soit dans le domaine des mathématiques appliquées avec un lien au machine learning ou aux statistiques, soit dans le domaine de l’informatique avec une compétence en machine learning, soit dans le domaine de la mécanique numérique. En fonction du profil de la personne recrutée, le contenu du travail pourra être aménagé.
La motivation, la qualité scientifique, et la cohérence du projet professionnel seront les principaux critères de sélection. De plus, ce postdoctorat s'inscrivant dans une collaboration inter-équipes, le candidat devra faire preuve d'initiative et d'esprit d'équipe.
Lieu d’exercice
École des Mines de Saint-Étienne, France (42) avec séjour au CEMEF (Mines ParisTech) Sophia- Antipolis.
Conditions de recrutement
CDD de droit public d’une durée de 12 mois.
Candidature et contacts
Le dossier de candidature (CV, lettre de motivation, lettres de recommandation) doit être adressé à (rodolphe.leriche@mines-stetienne.fr), (julien.bruchon@mines-stetienne.fr) et (nicolas.moulin@mines-stetienne.fr)
Pour tous renseignements sur le poste, s’adresser à :
• Julien BRUCHON, Professeur, 04 77 42 00 72, julien.bruchon@mines-stetienne.fr
• Rodolphe LE RICHE, Directeur de Recherche au CNRS, 04 77 42 83 31,
rodolphe.leriche@mines-stetienne.fr
• Nicolas MOULIN, Maître-Assistant, 04 77 42 02 41, nicolas.moulin@mines-stetienne.fr

L’École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Etienne), École de l’Institut Mines Télécom, sous tutelle du Ministère de l’Économie et des Finances est chargée de missions de formation, de recherche et d’innovation, de transfert vers l’industrie et de culture scientifique, technique et industrielle.
Le poste est proposé sur le Campus de Saint-Étienne (42) par le département MPE (Mécanique et Procédés d’Élaboration directe), l’un des trois départements du centre Sciences des Matériaux et des Structures et équipe de l’UMR CNRS 5307 LGF. MPE structure ses activités de recherche autour de procédés innovants et environnementalement responsables, notamment les procédés par infusion de résine liquide permettant l’élaboration de matériaux composites à matrice organique. MPE est reconnu pour proposer des modèles physiques et mécaniques de ces procédés, associés à des méthodes de simulations numériques performantes.
Cette approche duale permet la compréhension de la relation entre procédés d’élaboration directe et structures / microstructures qui en découlent. Récemment, l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique est venue enrichir cette démarche de type jumeaux numériques.

1) Missions

Une partie du poste sera donc consacrée à la structuration de nos moyens de calculs. Ceci implique la co-gestion d’un cluster de calculs et la mise en oeuvre de l’environnement logiciel de développement à même d’accueillir les travaux des doctorants et enseignant-chercheurs. Cette activité nécessite notamment une bonne maîtrise des moyens de calcul (codes de calcul par EF, utilisation avancée d’un cluster de calcul, langages Python et C++), et de
post-traitement (Paraview par exemple).
Pour l’activité de recherche, notre démarche s’appuie sur une approche de transition d’échelle dans les procédés impliquant l’infusion d’un fluide dans un milieu fibreux, y compris les effets de tension de surface dans ces écoulements transitoires, et intégrant un caractère stochastique. Actuellement nos efforts se concentrent sur le chaînage : génération de VERs statistiquement représentatifs (question encore ouverte), modélisation numérique des effets fluide-solide dans les écoulements dans les milieux fibreux (y compris méthodes de couplage pour les tensions de surface et réductions de modèles), et leur analyse par la science des données (processus gaussiens notamment). La contribution du candidat portera sur les 2 derniers points, selon l’avancement du travail réalisé au moment du recrutement et les affinités et compétences du candidat : méthodes de couplage / réduction de modèles, ou apprentissage machine.

Le candidat devra être titulaire d’un doctorat en mécanique numérique (typiquement section 60 du CNU), physique numérique, voire mathématiques appliquées. Il devra démontrer une bonne aptitude à élargir son champ de compétences au sein d’une équipe transdisciplinaire (mécanique, matériaux, physique, simulation numérique, apprentissage machine). Une bonne maîtrise des moyens de calcul et de pré/post-traitement est attendue.
En particulier, il devra montrer des aptitudes dans un ou plusieurs des domaines suivants : « modélisation des écoulements dans les milieux fibreux », « transitions d’échelle », « modélisation numérique des couplages », « réduction de modèles », « sciences des données en ingénierie ». Curiosité, ouverture d’esprit et volonté de porter des projets novateurs sont recherchées en sus des critères de qualité académique.
La maîtrise de l’anglais est indispensable.

Les candidats doivent être titulaires d’un doctorat ou d’une qualification reconnue de niveau au moins équivalent
à celui des diplômes nationaux requis.
CDD d’1 an éventuellement renouvelable.
Date de prise de fonction souhaitée : dès que possible
Salaire net mensuel de 2400 €.

4) Modalités de candidature
5) Pour en savoir plus
Pour tout renseignement sur le poste, s’adresser à :
C. Desrayaud, directeur de centre SMS
Mel : desrayaud@emse.fr
Tel : +33 4 77 42 00 14
J. Bruchon, responsable du département MPE
Mel : bruchon@emse.fr
Tel. : +33 4 77 42 00 72
S. Drapier, Professeur dans le département MPE
Mel : drapier@emse.fr
Tel : +33 4 77 42 00 79