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Be the Next Game Changer

STAGE RECHERCHE - Physics-informed machine learning pour la biophysique cardiaque (F/H)

France, 78, Vélizy-Villacoublay
Internship
9/1/2022
527864

Imaginez demain ...

Au sein du département Recherche de Dassault Systèmes, vous intégrerez l’équipe de recherche Cardiology Twin for Healthcare qui vise à projeter les technologies de modélisation numérique dans la pratique médicale de demain. Dans le cadre d'un programme de recherche collaboratif, vous aurez l'opportunité de développer des technologies innovantes au service des patients qui s'intégreront dans une solution médicale future.   

 

Vos défis et contributions

L'objectif principal de votre stage est d’étudier et développer les réseaux de neurones artificiels basé sur la biophysique pour améliorer les performances du solveur numérique. Ce type d'approche est connu sous le nom de physics-informed machine learning (PI-ML) en anglais. PI-ML permet l'entraînement d'un réseau de neurones avec des informations supplémentaires en appliquant des lois physiques, pour surmonter le manque de données cliniques. En particulier, nous nous concentrons sur des applications cardiaques précises (mécanique tissulaire et hémodynamique), couvrant le diagnostic, la planification du traitement et le soutien interventionnel (voir le Living Heart project par exemple).

 

Les missions de ce stage comprennent :

- Revue de la littérature sur PI-ML (plusieurs articles de synthèse sont disponibles)

- Sélection de la méthode ML (en fonction des spécificités de l'application)

- Génération de jeu de données, implémentation de code et évaluation du réseau

- L'analyse des données et performances du réseau

- Rapport, visant une publication scientifique mais avec une application clinique précise et claire.

Vos atouts pour réussir

Etudiant.e en cursus universitaire ou en école d'ingénieur de niveau Bac+5

Les compétences techniques nécessaires sont les suivantes :

- Notions en mathématiques de l'intelligence artificielle (ML, DL)

- Programmation Python (TensorFlow, pytorch)

- Formation en physique

- Connaissance des méthodes par éléments finis sont souhaitées mais pas obligatoires

Nous recherchons quelqu'un de rigoureux, pragmatique, autonome, doté d'un esprit critique et d'équipe, et très motivé pour le domaine médical.

Diversity statement

As a game-changer in sustainable technology and innovation, Dassault Systèmes is striving to build more inclusive and diverse teams across the globe. We believe that our people are our number one asset and we want all employees to feel empowered to bring their whole selves to work every day. It is our goal that our people feel a sense of pride and a passion for belonging. As a company leading change, it’s our responsibility to foster opportunities for all people to participate in a harmonized Workforce of the Future.
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