Laboratoire d’Optique Atmosphérique – UMR8518 (Université de Lille et CNRS): Développement de modèles IA combinant physique et apprentissage profond
Contexte Stratégique : Laboratoire d’Optique Atmosphérique – UMR8518 (Université de Lille et CNRS)
Service / Projet concerné : Groupe Interaction Rayonnement Nuages en collaboration avec l’équipe FOX du laboratoire CRISTAL
Enjeux de Transformation : Développement de modèles d’apprentissage profond informés par la physique pour accélérer la modélisation radiative atmosphérique, afin d’améliorer la prévision météorologique et l’analyse des observations satellitaires à haute résolution.
Enjeu Majeur Identifié : Accélérer la modélisation radiative atmosphérique pour améliorer la prévision météorologique.
Indice clé : « …apprentissage profond informé par la physique pour modéliser plus rapidement le signal atmosphérique… »
Source de l’Opportunité : Consulter l’offre originale
Analyse de l’Opportunité Commerciale
La Douleur (Pain Point)
Besoins de calculs intensifs et longs pour analyser les données haute résolution des capteurs spatiaux, limitant la rapidité et la précision des modèles actuels.
Élément déclencheur : « …Le doctorant retenu aura en charge l’ensemble des activités de développement, de test et d’évaluation des modèles d’apprentissage…. »
L’Accroche (Hook)
Proposez des solutions d’IA neuromorphique et de réseaux de neurones avancés guidés par les lois physiques pour accélérer les simulations et améliorer la précision des modèles atmosphériques.
Le Sésame (Door Opener)
Comment envisagez-vous d’intégrer l’intelligence artificielle physique-informée pour optimiser vos modèles de transfert radiatif et répondre aux exigences croissantes de résolution et de rapidité ?
Analyse BANT Détaillée
Besoin: Critique
Le projet vise à surmonter les limites actuelles des calculs pour la télédétection et la modélisation atmosphérique, essentiels à la recherche et à la prévision.
Autorité: Directeur de laboratoire / Responsable scientifique
Le poste est rattaché à des laboratoires de recherche publics (LOA, CRISTAL) avec une forte expertise scientifique.
Échéance: Moyen Terme (1-3 ans)
Le cadre d’une thèse doctorale implique un horizon de développement et validation sur plusieurs années.
Budget: Confirmé
Financement académique et scientifique déjà engagé via CNRS et université, avec soutien d’experts et infrastructures dédiées.
Technologies, Solutions & Plateformes
- Réseaux de neurones convolutionnels
- Réseaux de neurones en graphe
- Modèles d’attention
- Simulations Monte-Carlo
- Apprentissage profond informé par la physique
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