Modélisation dans Elmer·ice de l'Écoulement Anisotrope de la Glace Boostée par le Machine Learning H/F CNRS

Description du Poste Les Missions L'écoulement de la glace dans les calottes polaires et les glaciers de montagne est en grande partie due à sa déformation plastique, qui peut être extrêmement lente. La rhéologie des glaces polaires présente une forte anisotropie viscoplastique, liée à sa microstructure (orientation privilégiée des cristaux) qui évolue avec la déformation plastique. Un tel comportement fortement anisotrope devrait avoir une influence marquée sur la dynamique de l'écoulement des calottes glaciaires, et notamment leur réponse aux transitions climatiques, mais il n'a jamais été entièrement pris en compte dans les modèles. La relation entre la rhéologie et la microstructure est très bien captée par les méthodes d'homogénéisation en champ moyen, qui tiennent compte des mécanismes de déformation de la glace à l'échelle fine (micromètre) pour estimer le comportement effectif à l'échelle du décimètre, en fonction de la microstructure du matériau. Ces méthodes, bien que très puissantes, restent cependant bien trop couteuses en temps de calcul pour pouvoir être introduites en tant que loi de comportement dans un code Eléments Finis d'écoulement de calottes polaire (échelle : 1000km). Nous proposons donc d'entrainer un réseau de neurones sur un modèle d'homogénéisation non-linéaire, afin de reproduire la rhéologie anisotrope non linéaire et évolutive de la glace, puis d'introduire ce réseau de neurones dans un modèle d'écoulement à grande échelle. Nos premiers travaux dans ce domaine ont montré la précision et l'extraordinaire efficacité numérique de l'IA entrainé sur le modèle d'homogénéisation. Nous pourrons donc étudier ainsi l'impact de l'anisotropie de la glace sur la dynamique de l'écoulement à grande échelle et sur l'évolution des calottes glaciaires en relation avec le réchauffement climatique (ex. appliqué au Groenland).Il s'agit donc d'un projet numérique à fort caractère pluridisciplinaire avec des retombées potentielles sur un sujet sociétal d'actualité. Les intervenants dans ce projet maitrisent les différentes facettes nécessaires à la bonne conduite du travail : comportement mécanique et microstructures des glaces polaires (Maurine Montagnat, IGE, Olivier Castelnau, PIMM), méthodes d'homogénéisation (Olivier Castelnau, PIMM, Pedro Ponte Castañeda, Univ. Pennsylvania), calculs numériques d'écoulements géophysiques anisotropes (Olivier Gagliardini, IGE, Anne Mangeney, IPGP, Fabien Gillet-Chaulet, IGE), mécanique numérique, réduction de modèles et machine learning (Paco Chinesta, Mikhael Tannous, PIMM, Chady Ghnatios, Univ. North Florida). L'Activité Concrètement, le travail de post-doctorat consistera en :1. Décrire les différentes microstructures des glaces naturelles au moyen d'un petit nombre de paramètres, ex. à l'aide d'harmoniques sphériques généralisées ou/et réduction de modèle,2. Elaborer une base de données synthétiques de réponse mécanique de la glace et d'évolution de sa microstructure, à l'aide d'une méthode d'homogénéisation non-linéaire récente,3. Développer et entrainer un réseau de neurone sur cette base de données, capable de caractériser l'évolution de la microstructure et de prédire l'écoulement anisotrope de la glace,4. Implémenter la loi de comportement anisotrope basée sur le réseau de neurones dans le code éléments finis Elmer/Ice. Ce code open source, utilisé à l'Institut des Géosciences de l'Environnement (IGE), notamment par l'équipe d'O. Gagliardini, permet de simuler l'écoulement des calottes polaires.5. Étudier l'influence de la prise en compte d'une rhéologie anisotrope générale sur la dynamique de l'écoulement glaciaire et sur l'évolution des calottes polaires,6. Étendre et appliquer le modèle développé à différents mécanismes de recristallisation de la glace, afin d'évaluer leur influence sur l'évolution de la microstructure et sur le comportement mécanique anisotrope de la glace. Votre Profil Compétences Le/la candidat(e), qui doit avoir obtenu une thèse, doit avoir montré de solides compétences en calculs numériques, machine learning, Data-driven et mécanique des matériaux ou des structures. Des connaissances concernant les méthodes d'homogénéisation, les microstructures des matériaux polycristallins, la géophysique, seront également appréciée. Il/elle devra avoir des aptitudes à la rédaction d'articles scientifiques, et être motivée par le travail en équipe sur un sujet à l'interface entre plusieurs disciplines. Votre Environnement de Travail L'Institut des Géosciences de l'Environnement (IGE) est un laboratoire public de recherche affilié au CNRS, à l'IRD, à l'Université Grenoble Alpes (UGA) et à Grenoble-INP. Ses recherches portent sur le changement climatique et l'impact des activités humaines sur notre planète dans les régions polaires, montagneuses et intertropicales, des zones particulièrement sensibles aux enjeux sociétaux majeurs. Le laboratoire compte en moyenne environ 330 personnes, dont 190 permanent.es (chercheur.es, enseignant.es-chercheur.es, ingénieur.es, technicien.nes et personnels administratifs) et environ 140 doctorant.es, post-doctorant.es et contractuels. Chaque année, l'IGE accueille également environ 120 stagiaires et visiteurs scientifiques. L'IGE est réparti dans quatre bâtiments du campus universitaire grenoblois (bâtiment Glaciologie, OSUG-B, Maison du Climat et de la Planète, et INRAE-Grenoble à Saint-Martin-d'Hères).Ce travail entre dans le cadre d'un programme financé par ministère de transition écologique (PAPROG) qui vise à améliorer le modèle de glacier Elmer/Ice afin de mieux prévoir les risques d'origine glaciaire. Le/la post-doctorant(e) sera basé(e) à l'Institut des Géosciences de l'Environnement (IGE, Grenoble) où il/elle travaillera où il/elle travaillera avec Olivier Gagliardini, Maurine Montagnat et Fabien Gillet-Chaulet en collaboration étroite avec Olivier Castelnau, Francisco Chinesta et Mikhael Tannous du laboratoire PIMM, Anne Mangeney de l'Institut de Physique du Globe (IPGP, Paris), ainsi que Chady Ghnatios (Univ. North Florida, Etats Unis) et Pedro Ponte Castañeda (Univ. Pennsylvania, Etats-Unis). Rémunération et avantages Rémunération à partir de 3041€ brut mensuel selon l'expérience et la grille de rémunération en vigueur. Congés et RTT annuels 44 jours Pratique et Indemnisation du TT Pratique et indemnisation du TT Transport Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu'à 300€ À propos de l'offre Référence de l'offre UMR5001-SANASK0-011 Section(s) CN / Domaine de recherche Mécanique des solides. Matériaux et structures. Biomécanique. Acoustique À propos du CNRS Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d'associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement. Le CNRS Les métiers de la recherche