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Be the Next Game Changer

STAGE RECHERCHE - Modélisation Mathématique pour Design Génératif 3D (F/H)

France, 78, Vélizy-Villacoublay
Internship
9/1/2022
527862

Imaginez demain ...

Au sein du département « Corporate Research & Science », vous intégrerez une équipe qui s'intéresse à la modélisation 3D, aux technologies de simulation physique réaliste et à l'optimisation numérique pour des expériences interactives dans des environnements mixant le virtuel et le réel.

 

L'impression 3D (ou fabrication additive) a donné un élan particulier à la recherche de formes optimales. En effet, les imprimantes 3D permettent de fabriquer des formes diverses avec un coût de fabrication qui n'est plus directement lié à leur complexité géométrique, mais plutôt à la taille de l’objet et au volume de matière utilisé. Ceci demande une réinvention de la forme des objets : il devient intéressant dans certains cas de concevoir des structures alvéolaires très complexes ou des pièces à allure organique. Cela amène également à proposer de nouveaux outils aux designers et ingénieurs pour guider les processus de modélisation automatique répondant à des contraintes physiques, géométriques ou esthétiques.

 

Vos défis et contributions

Le stage proposé adresse le défi de la conception 3D générative, et plus particulièrement les choix de simulation physique et optimisation numériques qui vont permettre de mieux explorer cet espace de conception.

 

Nous explorons déjà plusieurs processus d’analyse et de génération 3D. Certains axés sur les mathématiques et la physique, tels que l’analyse éléments finis et l’optimisation topologique. D’autres inspirés par la boite à outils de la vie sur terre, tels que les automates cellulaires. Nous avons observé que les choix de comportements physiques simulés et de métrique objectif ont un impact majeur sur l’espace de solution à explorer. Cet espace modélisable est très divers et pas du tout limité aux modélisations traditionnelles de CAO et d’animation 3D. Aux modèles par fonctions continues classiques et appliquées au machine learning (DeepSDF) ou à la recherche en morphogenèse du vivant (CPPN-NEAT), il faut ajouter les modèles par particules/voxel issus de la recherche en simulation transiente/dynamique déformable (ChainQueen, Taichi), les système d’équations différentielles de réaction-diffusion (Turing Morphogenesis), et bien d’autres.

 

Dans ce grand espace de possibles partiellement cartographié, vous aurez comme mission d’explorer, identifier et prototyper des technologies prometteuses pour réaliser des structures génératives, auto-adaptatives, composables et optimisables, dans un contexte de formes plutôt libres et organiques. Votre mission principale sera de spécifier et de mettre au point des logiciels prototype démontrant l’émergence, la croissance, l’adaptation et l’auto-organisation dans un contexte industriel 3D ou l’exploration de solutions possibles est orienté vers celles qui satisfont un ensemble de contraintes physiques et de fabrication. Le travail sera fait en équipe avec des experts en intelligence artificielle (deep learning), optimisation continue et méta-heuristique, mécanique (fluides, solides, thermique) et modélisation 3D.

 

Dans ce contexte, vous devrez :

- Participer à la co-invention / co-développement de modélisation, simulation et optimisation

- Réaliser des implémentations prototype démontrant la génération de formes 3D innovantes

- Définir des scénarios, mettre en place des tests et analyser les résultats.

Vos atouts pour réussir

Etudiant préparant un diplôme de niveau Bas+4/+5, Ecole d’ingénieur ou Master universitaire, vous avez idéalement une spécialisation en Algorithmique, Mathématiques Appliquées, Simulation et Optimisation Numérique, Mécanique des Solides, Physique.

Vous maitrisez C++ et/ou Python

Curieux(se) et autonome, vous êtes tenace et efficace.

Diversity statement

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