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Indre (36)

Indre (36)

Ce projet de doctorat s’inscrit dans la tâche 2.2 « Développement de méthodes d’intelligence artificielle pour la caractérisation quantitative et la prévision de la circulation des fluides profonds » (responsable de tâche : R. Chassagne), au sein du « PEPR sous-sol bien commun PC9 », et s’appuiera sur des données du fossé rhénan. Le ou la candidat(e) rejoindra l’équipe Géomodélisation et Data Science de la direction Connaissance et Modélisation du Sous-sol du BRGM. L’objectif principal de cette thèse est de contribuer au développement d’un modèle global et robuste (assimilation de données) du fossé rhénan. L’approche reposera sur une assimilation de données hybride, couplant un modèle physique avec un réseau de neurones (PINNs). L’utilisation de PINNs avec contraintes souples constitue une avancée majeure : elle permet de moduler l’importance des contraintes physiques en fonction de la qualité des données et des connaissances, offrant ainsi une meilleure tolérance aux...