Projet de doctorat en physique statistique, apprentissage automatique et sciences du climat
CNRS et Ecole normale supérieure de Lyon
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Projet de doctorat, dans le cadre du projet EDIPI Horizon 2020 Marie Skłodowska-Curie Actions, Innovative Training Network.
Calcul des événements climatiques extrêmes à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'événements rares: application pour les vagues de chaleur et les tempêtes
Encadré par Freddy BOUCHET.
Où: École Normale Supérieure de Lyon - Laboratoire de physique (ENSL-CNRS, Lyon, France).
Quand: À partir de 2021, après le démarrage du projet EDIPI le 1er mars 2021, de préférence en septembre 2021.
Durée: Un projet de doctorat de trois ans.
Salaire et condition: Le doctorant bénéficiera d'excellentes conditions salariales, d'un plan de formation et de mise en réseau, suivant les règles européennes Marie Curie ITN (voir le montant de l'allocation 2019).
Description scientifique:
Ce projet se concentre sur l'utilisation de nouvelles approches théoriques et numériques pour l'étude des événements climatiques extrêmes. Nous développerons des algorithmes d'apprentissage automatique, couplés à l'utilisation d'algorithmes d'événements rares, une approche complètement nouvelle pour étudier les extrêmes dans des dynamiques complexes. Avec ces outils, nous étudierons les événements extrêmes à impact majeur, qui ne peuvent être étudiés avec des approches conventionnelles. Nous nous concentrerons sur les vagues de chaleur extrêmes, les tempêtes extrêmes et peut-être les ouragans.
Nous avons récemment démontré que les algorithmes d'événements rares peuvent conduire à un gain d'un facteur 100 à 1000 du coût de calcul nécessaire pour calculer les événements extrêmes dans les modèles climatiques, par exemple les vagues de chaleur extrêmes sur l'Europe [1]. Cette technique aura probablement un impact énorme à l'avenir pour l'étude des extrêmes climatiques. Nous avons démontré que cette technique est efficace pour les extrêmes persistants et peut être utilisée avec les modèles de classe du GIEC.
Faire des progrès similaires pour d'autres classes d'extrêmes, avec une dynamique plus complexe, nécessite de nouveaux développements théoriques et méthodologiques. Nous devons apprendre la dynamique efficace des grandes échelles de l'écoulement turbulent lié aux simulations extrêmes, et à partir de ces dynamiques efficaces apprendre les fonctions de score optimales pour les algorithmes d'événements rares, appelées fonctions de committor [2].
L'objectif de ce doctorat sera de développer et de mettre en œuvre la méthodologie pour apprendre les fonctions de committor à partir de sorties de modèles climatiques déjà produites, en utilisant l'apprentissage automatique et des générateurs météorologiques stochastiques [3]. L'approche d'apprentissage automatique sera développée au sein d'une équipe interdisciplinaire qui regroupe des spécialistes de l'informatique, de l'apprentissage automatique, de la dynamique climatique, des sciences des données et de la physique statistique.
[1] F. Ragone, J. Wouters et F. Bouchet, 2018, Calcul des vagues de chaleur extrêmes dans les modèles climatiques à l'aide d'un algorithme à grande déviation, Actes de l'Académie nationale des sciences, vol 115, no 1, pages 24-29, [pdf].
[2] D. Lucente, S. Duffner, C. Herbert, J. Rolland et F. Bouchet, 2019, Apprentissage automatique des fonctions de committor pour prédire les événements climatiques à fort impact, Actes de Climate Informatics CI2019, arXiv: 1910.11736, [pdf].
[3] P. Yiou, 2014, AnaWEGE: un générateur de temps basé sur des analogues de la circulation atmosphérique, Geosci. Model Dev., 7 (2), 531–543, doi: 10.5194 / gmd-7-531-2014.
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Les candidatures sont invitées par des candidats d'excellence souhaitant poursuivre un doctorat dans le domaine de la physique du climat.
Le projet EDIPI: les étudiants recevront une formation au sein d'un réseau paneuropéen de formation à la recherche dans le secteur universitaire, spécifiquement axé sur la recherche sur les événements climatiques extrêmes.
Les postes sont affichés dans le cadre du projet EDIPI - «Extrêmes météorologiques en Europe: DrIvers, prévisibilité et impacts» - financé par le programme Actions Horizon 2020 Marie Skłodowska-Curie sous le numéro de subvention 956396. L'EDIPI formera de jeunes chercheurs en Europe pour s'attaquer aux problèmes scientifiques clés pour l'étude des événements climatiques extrêmes et de leur impact.
Le consortium EDIPI comprend des universités et des entités privées avec des chercheurs qui sont des experts de premier plan dans l'étude des extrêmes climatiques. En coopération avec les 14 autres chercheurs débutants (ESR) à recruter, les chercheurs combineront une compréhension physique des phénomènes météorologiques extrêmes à fort impact avec une connaissance pratique des outils de prévisibilité et une appréciation des informations utiles aux utilisateurs requises par le secteur privé.
La formation à la recherche sera hébergée par des universités ayant des antécédents de formation universitaire et des partenaires industriels. Il sera composé d'un programme scientifique ambitieux avec de nombreuses opportunités de réseautage lors de réunions de réseau, de conférences et de détachements partagés. Outre la formation de jeunes chercheurs aux défis de demain, l'EDIPI fournira, dès le premier jour, une excellente recherche avec un impact scientifique et sociétal impressionnant.
Eligibilité: les candidats ne doivent pas avoir résidé et avoir exercé leur activité principale (travail, études, etc.) en France pendant plus de 12 mois au cours des 3 années précédant immédiatement la date de recrutement - sauf dans le cadre d'une procédure d'obtention du statut de réfugié en vertu de la Convention de Genève.
Le candidat doit être un chercheur en début de carrière (ESR), c'est-à-dire qu'au moment du recrutement, il doit être dans les 4 premières années (expérience de recherche équivalente à temps plein) de sa carrière de recherche et ne doit pas avoir obtenu de doctorat. .
Exigences supplémentaires: les candidats doivent être capables de faire preuve de motivation et d'un fort désir d'apprendre et avoir la capacité à la fois de travailler de manière autonome et en équipe. Une expérience de recherche antérieure sera un avantage distinct. Le boursier doit être prêt à voyager et devra effectuer des détachements internationaux.
Processus de candidature: Les candidatures doivent inclure une lettre de motivation, un CV et 2 lettres de recommandation et être envoyées directement à Freddy.Bouchet@ens-lyon.fr. La date de clôture est le 31 janvier 2021. Après le 31 janvier 2021, merci de contacter Freddy.Bouchet@ens-lyon.fr pour savoir si le poste a déjà été octroyé ou non.
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