Post-Doctorant H/F - 34

Activités principales
· la génération de données issues de simulations DNS/LES des écoulements MHD turbulents représentatifs des dynamos planétaires et expérimentales (ex. DRESDYN) .

· Gérer et structurer de grands ensembles de données multidimensionnelles issus de ces simulations.

· Développer et entraîner des modèles pour la réduction de dimension, la prédiction de régimes dynamiques et la détection d'événements rares.

· la conception et l'entraînement de modèles de compression et de représentation latente respectant les contraintes physiques (physics-aware encoders/decoders) ;

· l'analyse et l'interprétation des espaces latents pour relier les représentations apprises à des paramètres physiques de l'écoulement ;

· l'évaluation des modèles d'apprentissage à l'aide de métriques de cohérence physique (spectres d'énergie, hélicité, divergence, topologie magnétique) ;

· Intégrer des contraintes physiques dans les architectures d'apprentissage.

· Valoriser les résultats à travers des publications, communications et livrables ANR.