Stage Couplage par contact entre réseaux de neurones lagrangiens latents et éléments finis-Saclay-H/F
Stage Saclay (Essonne)
Description de l'offre
Détail de l'offre
Informations générales
Entité de rattachement
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
2026-42377Description de l'unité
Au sein du CEA LIST, le Laboratoire de Simulation Interactive (LSI) développe une plateforme de simulation multi-physique interactive mettant en jeu un ou plusieurs utilisateurs en exploitant les technologies de Réalité Virtuelle (RV) et de Réalité Mixte (RM). Cette plateforme, dénommée XDE Physics, permet de simuler la manipulation et les interactions de l'ensemble des systèmes, pièces rigides, articulées ou déformables (câbles) directement sur les maquettes numériques. Elle permet également de valider des scénarios incluant l'opérateur pour étudier l'ergonomie du poste de travail par l'introduction de son avatar dans la simulation dynamique. Centrées sur les noyaux de simulation interactive, les activités de l'équipe vont jusqu'à la mise au point d'applicatifs, répondant aux contextes d'usage de ses partenaires industriels (manufacturing pour l'automobile et l'aéronautique, énergie, santé).
Description du poste
Domaine
Sciences pour l'ingénieur
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Stage Couplage par contact entre réseaux de neurones lagrangiens latents et éléments finis-Saclay-H/F
Sujet de stage
Couplage par contact entre réseaux de neurones lagrangiens latents (world models) et éléments finis (voir description)
Durée du contrat (en mois)
6 mois
Description de l'offre
En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions.
Contexte :
Les réseaux de neurones lagrangiens latents (LLNN), introduits au CEA List [2] à partir des réseaux lagrangiens [1], apprennent une dynamique réduite qui respecte par construction la mécanique : énergie, masse, symétries. Ils prolongent en dynamique les réseaux à énergie latente (LEBNN) développés pour la statique [3], et permettent déjà d'apprendre une simulation interactive d'un objet déformable à partir d'une simple vidéo
(LaGSplat [4], voir figure). Des travaux en cours les étendent au contact et au frottement en dynamique non régulière (schéma de Moreau–Jean, cônes de Coulomb) [5,6].
L'objectif est d'en faire des briques assemblables : un LLNN doit pouvoir entrer en contact avec un modèle éléments finis classique, ou avec un autre LLNN, sans perdre ses garanties.
Le cœur du travail portera sur la formulation de ce contact combiné entre deux mondes : des impulsions de contact exprimées à travers le décodeurappris, des conditions de compatibilité à l'interface et une résolution conjointe du problème de contact. Parmi plusieurs approches identifiées en interne, il faudra identifier les meilleures stratégies pour ce faire, puis valider sur des cas industriels : préhension robotique de matériaux souples, assemblages, impacts. Le travail mêle mécanique numérique et apprentissage profond. Il s'adresse à des profils grandes écoles ou masters de mathématiques appliquées ou mécanique.
Références :
[1] Miles Cranmer, Sam Greydanus, Stephan Hoyer, Peter Battaglia, David Spergel, Shirley Ho, « Lagrangian Neural Networks », ICLR 2020 Workshop on Integration of Deep Neural Models and Differential Equations, arXiv:2003.04630.
[2] Anand Kumar Agrawal, Anders Thorin, « Latent-Lagrangian neural networks for reduced order modeling of non-autonomous nonlinear dynamical systems », Journal of the Mechanics and Physics of Solids, vol. 214, 106633 (2026).
[3] Louen Pottier, Anders Thorin, Francisco Chinesta, « Latent-Energy-Based NNs: An interpretable Neural Network architecture for model-order reduction of nonlinear statics in solid mechanics », Journal of the Mechanics and Physics of Solids, vol. 194, 105953 (2025).
[4] Louen Pottier, « LaGSplat: Inferring Physics-Governed Interactive Simulation from Monocular Video Using Latent Lagrangian Gaussian Splatting », preprint, arXiv:2608.16324 (2026).
[5] Michel Jean, « The non-smooth contact dynamics method », Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, vol. 177, pp. 235–257 (1999).
[6] Vincent Acary, Bernard Brogliato, Numerical Methods for Nonsmooth Dynamical Systems, Springer (2008).
#CEA-List
Moyens / Méthodes / Logiciels
python
Profil recherché
Profil du candidat
Niveau demandé : Ingénieur, Master 2 (mathématiques appliquées, IA, mécanique)
Compétences requises : Mécanique numérique et éléments finis, apprentissage profond, programmation Python. Intérêt pour une poursuite en thèse.