Institut d’Astrophysique de Paris (IAP): Intégration de solutions d’IA et calcul haute performance pour l’analyse cosmologique
Contexte Stratégique : Institut d’Astrophysique de Paris (IAP)
Service / Projet concerné : Groupe de recherche ‘Grandes structures et Univers profond’
Enjeux de Transformation : Exploitation avancée des données cosmologiques via inférence bayésienne et intelligence artificielle pour produire des recherches originales et robustes, en s’appuyant sur des ressources de calcul haute performance.
Enjeu Majeur Identifié : Développer une approche d’inférence bayésienne basée sur des simulations pour analyser les données cosmologiques d’Euclid.
Indice clé : « …contribuera au développement d’une approche d’inférence bayésienne basée sur des simulations… »
Source de l’Opportunité : Consulter l’offre originale
Analyse de l’Opportunité Commerciale
La Douleur (Pain Point)
Nécessité de traiter et modéliser des données complexes issues de la mission Euclid avec des méthodes avancées d’IA et de calcul intensif.
Élément déclencheur : « …Le ou la postdoctorant·e contribuera au développement d’une approche d’inférence bayésienne basée sur des simulations, en particulier pour des applications en cosmologie…. »
L’Accroche (Hook)
Fournir des plateformes de calcul haute performance et des outils d’intelligence artificielle adaptés pour accélérer l’inférence bayésienne et la modélisation cosmologique.
Le Sésame (Door Opener)
Comment envisagez-vous d’optimiser l’utilisation des ressources de calcul et des techniques d’IA pour renforcer la robustesse de vos analyses cosmologiques ?
Analyse BANT Détaillée
Besoin: Critique
L’offre souligne l’importance centrale de l’inférence bayésienne et du calcul haute performance pour les missions scientifiques.
Autorité: Directeurs de recherche et responsables du groupe de recherche
Le poste est intégré dans un groupe de recherche dirigé par G. Lavaux et F. Leclercq, qui pilotent les projets scientifiques.
Échéance: Moyen Terme (1-3 ans)
Le projet s’inscrit dans la durée avec l’exploitation progressive des données Euclid (DR1/DR2) et le développement continu des méthodes.
Budget: Probable
Le financement est assuré par la collaboration internationale ‘Learning the Universe’ et la fondation Simons, mais reste soumis à appels à projets.
Technologies, Solutions & Plateformes
- Inférence bayésienne
- Intelligence artificielle (IA)
- Simulations cosmologiques
- Calcul haute performance
- Ferme de calcul Horizon/Infinity
- GPU V100/H100
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