Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Sujet de thèse :
PINNACLE: Physics Informed Neural Networks for Accelerated Cloud Light-scattering Emulator

L’intelligence artificielle révolutionne les sciences de l’atmosphère et notamment la prévision météorologique. D’une part des modèles comme GraphCast ont montré des performances remarquables, et par ailleurs, l’apprentissage profond informé par la physique se développe, combinant intelligence artificielle et lois physiques pour mieux représenter les phénomènes atmosphériques. En télédétection, l’augmentation de résolution des capteurs spatiaux accroit considérablement les besoins de calculs requis pour l’analyse d’observations toujours mieux résolues. L’apprentissage profond informé par la physique pourrait offrir une solution efficace pour modéliser plus rapidement le signal atmosphérique de manière réaliste. Pour cela, notre projet explorera l’usage combiné de réseaux de neurones convolutionnels ou en graphe et de modèles d’attention, en guidant leur attention grâce aux lois et aux propriétés physiques de l’atmosphère, pour développer des modèles de calcul rapides dans des atmosphères nuageuses 3D.
Contexte :
Le ou la candidate retenu·e sera basé·e au Laboratoire d'Optique Atmosphérique - UMR8518) à Villeneuve-d’Ascq (Université de Lille et CNRS), au sein du groupe Interaction Rayonnement Nuages, et en collaboration étroite avec l'équipe FOX du laboratoire CRISTAL
L’équipe proposante du LOA dispose d’une expertise reconnue internationalement dans le domaine du transfert radiatif et de la télédétection. L’équipe du laboratoire CRiStal est très largement reconnue également pour ces travaux dans les domaines de la vision par ordinateur et de l'apprentissage artificiel neuro-inspiré. Les proposants collaborent depuis 4 ans sur des sujets à l’interface des sciences atmosphériques et de l’IA (2 thèses dont 1 soutenue et 1 en cours) et ont déjà acquis un langage commun permettant une collaboration efficace. Le doctorant retenu aura en charge l’ensemble des activités de développement, de test et d’évaluation des modèles d’apprentissage. Il bénéficiera du support des experts du LOA pour la réalisation des simulations Monte-Carlo nécessaires à l’établissement des bases d’apprentissage.

Au LOA, le ou la candidate bénéficiera d'une infrastructure

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Contraintes et risques :
Prévoir déplacements à l'étranger lors de conférences internationales.
Sujet de thèse interdisciplinaire (Sciences de l'atmosphère - Informatique)