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NoTitreEquipe InriaFinancementDuréeType
1Couplage d’un modèle numérique d’éolienne avec un algorithme de type « Operational Modal Analysis » (OMA)I4SIFPEN2020–2023Ph.D.
2Combined Machine Learning and DFT simulations to accelerate the identification of catalytic reaction mechanismsMATHERIALSInria2020–2023Ph.D.
3Inversion robuste d’un code de calcul prenant en entrées des données de nature fonctionnelle. Application à la conception d’éoliennesAIRSEAInria2020–2023Ph.D.
4Construction automatique d’un modèle dynamique de suivi d’interface par analyse d’images 4DFLUMINANCEIFPEN2020–2021post-doc
5Modélisation de l’aéroélasticité en grandes transformations par un couplage partitionné : application aux grandes éoliennesMEMPHISIFPEN2021–2024Ph.D.
6Définition de conditions aux limites à la périphérie d’une zone de stockage de CO2/Hydrogène au moyen de bases réduitesMATHERIALSIFPEN2021–2024Ph.D.
7Développement de méthodes d’ordre élevé dans un code cartésien AMR–CutCell pour la modélisation LES de la combustionCAGIREIFPEN2021–2024Ph.D.
8Apprentissage par renforcement profond avec contraintes et démonstrationsDYOGENEInria2021–2024Ph.D.
9Méthodes numériques avancées pour les problèmes à forte raideur en transport réactifRAPSODIInria2021–2024Ph.D.
10Acceleration of wind farm flow simulations by means of data-driven machine learning techniquesMEMPHISInria2021–2023Ph.D.
11Vectorisation portable avec maîtrise de la précision numérique pour des codes de simulation multi-précisionSTORMIFPEN2022–2025Ph.D.
12Discrétisation sur maillages non coïncidents de modèles poro-mécaniques avec prise en compte du contact frictionnel au niveau des faillesCOFFEEInria2022–2023post-doc
13Optimisation pseudo temps-réel des performances environnementales de la mobilité urbaine grâce à des approches de modélisation macroscopique et multi-modaleACUMESIFPEN2022–2025Ph.D.
14Optimisation de topologie de graphes routiers basée sur des données et application à l’urbanisme tactique et durable dans de grandes métropolesDANCEInria2022–2025Ph.D.
15Evaluation des constantes de réactions de déshydratation d’alcools sur alumine par approche couplée machine learning-chimie quantiqueMATHERIALSIFPEN2023–2026Ph.D.
16Méthodes de préconditionnement non linéaire avancées pour la résolution des problèmes à fortes hétérogénéités en géosciencesCOFFEEIFPEN2023–2026Ph.D.
17Development of data-driven approaches for physics-informed wind-turbine digital twins and application to real-world dataI4SIFPEN2023–2026Ph.D.
18Screen2Learn – Exploiter la biodiversité : une approche de criblage et d’apprentissageInBioInria2023–2026Ph.D.
19Pilotage des méthodes adaptatives (méthodes AMR, multi-niveaux) à l’aide de méthodes de machine learning de type GNNTauInria2023–2026Ph.D.
20Time dependent reliability based design optimization with nonlinear numerical models. Application to the design of an offshore wind turbineASCIIInria2023–2026Ph.D.
21Conceptualisation et design d’un framework d’inférence de DNNs dédié à la simulation massivement parallèle sur des architectures ExascaleDATAMOVEInria2024–2027Ph.D.
22Analyse mathématique et résolution numérique de quelques systèmes différentiels raides en modélisation biogéochimiquePARADYSEIFPEN2024–2027Ph.D.
23Apprentissage actif pour des entrées fonctionnelles : application à l’optimisation et à l’estimation d’ensembles admissiblesAIRSEAIFPEN2024–2027Ph.D.
24Contrôle à champ moyen pour la gestion de flexibilités diffuseDISCOIFPEN2024–2027Ph.D.
25Decentralized learning and its industrial applicationsDYOGENEIFPEN2024–2027Ph.D.
26Adaptitivté et estimateur d’erreur a posteriori pour le stockage du CO2SERENAInria2025post-doc
27Algorithmes de couplage itératif et de résolution des systèmes non-linéaires pour la simulation de modèles Thermo-Hydro-Mécaniques faillésGALETSInria2025post-doc

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