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Complétion de données et simulation pour la qualité de l’air

6 Septembre 2022


Catégorie : Post-doctorant


Le Laboratoire LISIC recrute un Post-Doctorant en informatique ou traitement du signal pour 12 mois à partir du 01/01/2023 ayant des compétences en machine learning, data sciences, simulation, optimisation continue et/ou décompositions matricielles / tensorielles. Il participera au démarrage de la conception d'un outil numérique pour le monitoring et la simulation de la qualité de l'air en y intégrant des travaux antérieurs. Une forte compétence en conception logicielle est attendue.

 

Laboratoire/Entreprise : LISIC / ULCO

Durée : 1 an

Contacts : sebastien.verel@uni-littoral.fr,gilles.roussel@univ-littoral.fr,cyril.fonlupt@univ-littoral.fr, matthieu.puigt@univ-littoral.fr,

 

Contexte :

Le LISIC est partie prenante dans l’élaboration d’un sujet scientifique partenarial dans le cadre d’un projet local. Il s’insère dans le projet de laboratoire sur les jumeaux numériques et s’inscrit dans les objectifs proposés en réponse à l’AAP “Projet de recherche et innovation” du Dialogue stratégique et de gestion du rectorat. Une spécification d’un outil numérique intégré a été défini au sein du du LISIC et repose sur l’idée d’un jumeau numérique appelé “Plateforme Numérique pour l’Urbain” couvrant différentes dimensions de surveillance de la qualité de l’air, de la simulation, du diagnostic de sources, de services aux usagers ou aux collectivités urbaines. Afin de participer au démarrage du projet, un chercheur Post Doc est sollicité afin de s’approprier les travaux existants et de les intégrer dans la plateforme spécifiée.

 

Sujet :

Les activités principalesporteront sur les développements scientifiques et algorithmiques pour la mise en place d’une plateforme de simulation, l’observation et l’assimilation pour la cartographie de la qualité de l’air par des méthodes d’IA. Le ou la candidate sélectionnée développera deux modules et leurs mise en relation pour la réalisation d’un jumeau numérique réaliste de la qualité de l’air. Un des modules sera chargé de générer des mesures synthétiques de la qualité de l’air via un ou plusieurs modèles de simulation, actuellement développés ou utilisés au LISIC. Ces mesures pourront faire preuve d’indéterminations propres à toute chaîne d’acquisition (modèle de réponse de capteurs, dérive, valeurs aberrantes, etc). Pour le deuxième module, le ou la candidate sélectionnée étendra des travaux d’assimilation/complétion de données développées au LISIC, en faisant appel à un formalisme de factorisation matricielle / tensorielle informée.

 

Profil du candidat :

 

Connaissances, savoir :

Solides bases en machine learning, data sciences.

Des connaissances en simulation, optimisation continue et/ou décompositions matricielles / tensorielles sont attendues.

Des connaissances en lien avec l’observation de la qualité de l’air seraient un plus.


Savoir faire : Le ou la candidate a une expérience validée par des publications scientifiques et/ou des déclarations d’invention :
- en simulation,
- en optimisation continue : descente de gradient (stochastique),
- distribution de calcul,
- apprentissage comprimé, etc
- en assimilation de données,
- et/ou en décomposition matricielle ou tensorielle.

Formation et compétences requises : Thèse de doctorat en informatique ou en traitement du signal et des images ou en mathématiques appliquées. Des expériences applicatives dans le domaine des sciences de l’environnement seront un plus.

Les candidatures devront être transmises aux contacts avant le 28 octobre 2022.