Thèse CIFFRE (PHD) - Ingénieur Mécanique

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Nous recherchons un(e) candidat(e) pour une thèse CIFRE de 3 ans qui intégrera notre équipe d’ingénieurs R&D simulation de VLS  dans nos bureaux de Bobigny en collaboration avec le laboratoire PIMM de l’ Ensam (75013 Paris) dans l’équipe de développement d’outils d’intelligence artificielle.

L'objet de la thèse est de définir un modèle de réseaux de neurones de substitution entraîné à partir d’une base de données de géométrie existante et de résultats de de simulation 3D. Ce modèle doit permettre un entraînement sur une base de simulation frugale tout en étant généralisable à des géometrie différentes. Ce modèle de substitution permettra de traiter une physique stationnaire ou temporelle de prédiction physique constituée d’ une pièce seule ou d’un ensemble de pièces. Enfin ce modèle de substitution permettra  d’explorer l’espace de design pour réaliser une génération de design par intelligence artificielle

La première partie et deuxième  parties évalueront des modèles récents de substitution (optimal transport par exemple) appliqué sur des géometrie 3D  sans paramètres permettrait de prédire une physique sur des résultats stationnaires ou transitoires, même de transporter le modèle paramétrique de substitution défini dans les différentes géométries (non-paramétriques). Ensuite La troisième partie sera de vérifier la robustesse de ces modèles dans un processus d’optimisation par génération de design et de paramètres dans le but de minimiser la grandeur physique sous un seuil et d’une contrainte respectant.

Vous serez au sein d’une équipe multidisciplinaire de simulation chez VLS permettant une collaboration dans les domaines des développements de modèle  de substitution et en soutien des membres de simulation pour préparer de nouveaux modèles d’intelligence artificielle. Le poste est une thèse CIFRE de 3 ans en collaboration avec le laboratoire PIMM de l’ Ensam (75013 Paris) de l’équipe de développement d’outils d’intelligence artificielle.

La collaboration au sein de l'entité du  laboratoire PIMM de l’ Ensam créé en 2010  pour répondre au développement de nouveaux modèles frugales dans le domaine de l’intelligence artificielle est  reconnue mondialement dans leur développement de modèle de substitution à base  de transport optimale et modèle de modèle de réseaux de neurones en graphes. Les objectifs seront de trouver un modèle de génération par intelligence artificielle permettant de répondre le mieux à des besoins industriels tout en apportant des avancées dans le monde du generative design.

Le développement des modèles de substitution généralisable à différentes géométries  est un enjeu pour réutiliser les données de simulation des produits VLS et accélérer nos conceptions. Cette thèse permet d’accélérer le développement d’outils d’intelligence artificielle pour réaliser des simulations plus rapides

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