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Stage - Problème inverse et simulation de métasurfaces par deep learning génératif

Entreprise
CEARecrute en direct
Localisation
Grenoble, Auvergne-Rhône-Alpes
Sur site
Type de contrat
Stage
Niveau
Junior

Description du poste

Description de l'unité

Au sein du Département Optique et Photonique, le Laboratoire d'Imagerie sur Silicium (LIS) développe des capteurs innovants dans le domaine visible et proche infrarouge réalisés en technologie CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor). Ces capteurs d'images sont présents dans de nombreux objets de notre quotidien (appareil photo, smartphone, ordinateur) et largement utilisés dans l'industrie ou au sein d'équipements médicaux.

Sujet de stage

Simulation et design inverse de metasurfaces avec des approches deep learning et génératives

Description de l'offre

Nous rejoindre, pour quoi faire ?

 

Au sein du LIS, votre rôle consistera à : 

- Analyser diverses méthodes numériques (Différences finies, Méthode spectrale) pour développer des réseaux de substitution ("Surrogate Network") entraînés sur des équations physiques en utilisant des réseaux de neurones convolutifs ("Fully Convolutional Network"), des opérateurs de Fourier ("Fourier Neural Operator") ou des réseaux de neurones basés sur les graphes (Graph Neural Network). L'objectif est de créer des simulateurs rapides et précis pour les phénomènes électromagnétiques + thermiques couplés des métasurfaces.

- Etudier des méthodes de représentation géométriques pour représenter au mieux une metasurface avec le minimum de paramètres.

- Explorer la résolution du problème inverse avec des méthodes d’apprentissage génératives (Modèle de diffusion) basées sur le transport optimal (Pont de Schrödinger).

- Concevoir des structures de métasurfaces optimisées pour des fonctions optiques cibles (routage, absorption, etc.).

- Valider les designs par des simulations électromagnétiques et des analyses de robustesse avec des outils de simulation open source (Python, FMMAX, FDTDX) . 

 

Profil du candidat

Qu'attendons-nous de vous ?

 

Vous préparez actuellement un diplôme de niveau Master ou d’ingénieur dans le domaine des mathématiques appliquées ou de l’informatique.

 

Vous avez une solide formation mathématiques appliquées, plus particulièrement en géométrie, topologie, programmation scientifique et apprentissage profond. Vous souhaitez développer vos compétences et acquérir une expérience pratique dans le domaine de la programmation scientifique appliquée à la simulation optique et dans l’optimisation de structure optique en utilisant des méthodes génératives.

 

Les principales compétences techniques attendues pour ce stage sont : bon niveau en mathématiques, bon niveau de programmation scientifique en langage Python, connaissance des méthodes numériques, bon niveau en apprentissage profond. Vous êtes reconnu(e) pour votre rigueur, votre créativité et votre capacité à travailler en équipe.

 

Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons : 

 

  • Un cadre de recherche unique, dédié à des projets ambitieux au service des grands enjeux sociétaux.
  • Un environnement de travail high-tech et des équipements de recherche à la pointe de l’innovation
  • Un campus au cœur de la métropole, facilement accessible en mobilité douce
  • Une participation aux frais de restauration, de transport et de logement (sous conditions)
  • Des encadrants bienveillants, passionnés et ayant l’envie de transmettre
  • Une politique diversité et inclusion
  • De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage

 

Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de Handicap. La Mission Handicap du CEA vous accompagne et met en place les aménagements nécessaires à vos besoins spécifiques

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • Fourier Neural Operator
  • Graph Neural Network
  • Fully Convolutional Network
  • Diffusion Models
  • Schrödinger Bridge
  • Optimal Transport
  • Finite Difference Methods
  • Spectral Methods
  • Electromagnetic Simulation
  • Thermal Simulation
  • FDTDX
  • FMMAX

Un plus

  • Network Administration
  • Deep Learning

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Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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