Elaboration d'un réseau de neurones pour la physique des plasmas

Physique du noyau, atome, molécule Stage - Bac+4/+5 - Elaboration d'un réseau de neurones pour la physique des plasmas - H/F Une des voies explorées pour la réalisation de la fusion nucléaire en laboratoire consiste à chauffer le combustible fusible dans des conditions extrêmes en utilisant l’énergie délivrée par des lasers de forte énergie. Ce processus est complexe et de nombreux mécanismes non linéaires se produisent lors de l’interaction des lasers avec la matière, qui est à l’état de plasma. La compréhension de ces mécanismes nécessite de bien connaître les paramètres du plasma, tels que la température et la densité électronique. Mais connaître les conditions du plasma est difficile ! Lorsque la densité électronique est assez petite, on utilise un faisceau laser sonde dont on mesure la diffusion élastique sur les ondes présentes dans le plasma. Cette mesure se présente sous la forme d’un spectre. L’analyse du spectre permet ensuite de déduire les paramètres du plasma dans la zone sondée. Cependant, l’analyse des spectres n’est possible que si l’on contraint le modèle décrivant la diffusion Thomson, en choisissant une représentation de la fonction de distribution des particules chargées du plasma. Par exemple, c’est une Maxwellienne si le plasma est à l’équilibre. Le choix de la fonction de distribution est primordial car il modifie l’analyse des spectres. De nombreux mécanismes physiques peuvent modifier la fonction de distribution. Leur identification nécessite de déterminer la forme de la fonction de distribution. C’est pourquoi nous souhaitons améliorer nos méthodes d’analyse en utilisant des techniques de dérivation automatique (automatic differentiation) et de réseau de neurones artificiels (RNA) s’appuyant sur des techniques de machine learning très récentes. Ces techniques vont nous permettre, via une paramétrisation de la fonction de distribution, de prédire la forme la plus probable de la fonction de distribution, ainsi que les paramètres plasma les plus pertinents pour un spectre donné. Ces paramètres sont les plus précis que l’on puisse obtenir pour caractériser un plasma. L’objectif du stage est donc de pouvoir disposer d’un outil d’analyse de la diffusion Thomson basé sur un RNA et de l’utiliser sur des données analytiques dans un premier temps, puis expérimentales. La connaissance des RNA n’est pas nécessaire, mais être à l’aise avec Python est indispensable. Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés. Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation. Physique des plasmas créés par laser ; fusion par confinement inertiel (FCI) ; réseau de neurones ; diffusion Thomson ; python ; JAX Machine learning Bac+4/+5