Commit b3859879 authored by Matthieu Boileau's avatar Matthieu Boileau
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Merge branch 'master' of gitlab.math.unistra.fr:groupe-calcul/website

parents eca6e686 f8e09a45
Pipeline #5723 passed with stages
in 34 seconds
# Construction du site <https://calcul.math.unistra.fr>
## Installation de Pelican et prérequis
### Git-lfs
......@@ -16,19 +15,19 @@ Il est conseillé d'utiliser [`virtualenv`](https://virtualenv.pypa.io/en/latest
On crée un virtualenv dans la racine du projet
```
```bash
virtualenv --python=python3 venv
```
On l'active
```
```bash
source venv/bin/activate
```
On install les dépendances et Pelican avec
```
```bash
pip install -r requirements.txt
```
......@@ -36,13 +35,13 @@ pip install -r requirements.txt
On crée un conda-env qui contient les dépendances
```
```bash
conda env create --file environment.yml
```
On l'active
```
```bash
conda activate calcul
```
......@@ -50,19 +49,19 @@ conda activate calcul
On se connecte au registry :
```
```bash
docker login registry.math.unistra.fr
```
On récupère l'image docker :
```
```bash
docker pull registry.math.unistra.fr/groupe-calcul/website
```
On instancie l'image en montant le répertoire courant qui doit correspondre à la racine du projet :
```
```bash
docker run --rm -ti -v $PWD:/home/calcul/website \
registry.math.unistra.fr/groupe-calcul/website
```
......@@ -73,16 +72,16 @@ registry.math.unistra.fr/groupe-calcul/website
Pour visualiser en local le rendu du site :
```
```bash
make devserver
```
puis se connecter sur <http://localhost:8000>.
La modification d'un fichier source markdown est détectée dynamiquement par le script qui relance automatiquement la construction du site pour mettre à jour le rendu.
Le numéro du port de publication peut-être changé avec
Le numéro du port de publication peut-être changé avec
```
```bash
make devserver PORT=8001
```
......@@ -94,7 +93,7 @@ La publication se fait par intégration continue avec GitLab-CI.
Tout est décrit par le fichier [.gitlab-ci.yml](.gitlab-ci.yml).
En combinaison avec la configuration apache de `calcul.math.unistra.fr`, le fichier `.gitlab-ci.yml` permet de publier sur une adresse qui dépend de la branche git :
- `master` publie vers <https://calcul.math.unistra.fr>
- `master` publie vers <https://calcul.math.cnrs.fr> en utilisant le service [PLMShift](http://plmshift.pages.math.cnrs.fr) de Mathrice
- les branches `dev-*` publient vers <https://calcul-dev.math.unistra.fr/dev-*>
- Toute autre `branche` listée dans le champ `apache-dev::only:` publie également vers <https://calcul-dev.math.unistra.fr/branche>
- Toute autre branche non listée est testée en construction par le job `build` mais n'est pas publiée
Title: Traitement Automatique du Langage Naturel Application au domaine de la santé
Date: 2019-12-04 10:45
Slug: job_0220fa759fb277a1f7325a9591e18f77
Category: job
Authors: ALLIOD Charlotte
Email: charlotte.alliod@altran.com
Job_Type: Stage
Tags: stage
Template: job_offer
Job_Location: LYON, Vaise
Job_Duration: 6 mois
Job_Website:
Job_Employer: Altran
Expiration_Date: 2020-02-26
Attachment: job_0220fa759fb277a1f7325a9591e18f77_attachment.pdf
**Contexte :**
Face à l’explosion du monde du numérique, et notamment l’intégration de l’Intelligence Artificielle et du Big Data, le processus de soins et de prise en charge du patient doit être repensé. L’émergence de ces technologies rend en effet possible l’amélioration de la conception des nouveaux projets de santé, l’optimisation du parcours de soin au sein de structures hospitalières ainsi que le développement de nouveaux dispositifs médicaux innovants, connectés et adaptés permettant ainsi un meilleur suivi des pathologies chroniques.
Dans ce cadre, la Direction R&amp;I France, entité de recherche interne du groupe Altran, mène le projet PACIFIC (PAtient Centered Innovations For the Improvement of Care). Ce projet vise à développer un vaste ensemble d’algorithmes d’analyse de données et de Machine Learning pour le domaine de la santé, allant du Process Mining, l’analyse de Séries Temporelles, au Text Mining.
**Mission :**
La mission consiste à mettre en place un ensemble d’outils de Natural Language Understanding (NLU) permettant la reconnaissance automatique d’informations contenues dans du texte. Ce projet sera basé sur un corpus de textes issus d’un environnement médical, et servira à renforcer les modèles de Natural Language Processing (NLP) déjà développés sur ce cas d’usage au sein de la Direction R&amp;I d’Altran dans le cadre du projet PACIFIC.
Le stage s&#39;organisera de la manière suivante :
- Modélisation du problème (notions de graphes de connaissance, ontologies, reconnaissance d’entités nommées, extractions de relations)
- Elaboration d’un état de l’art basé sur la littérature scientifique et les solutions open-source existantes
- Test de solutions existantes sur le corpus proposé
- Recherche et implémentation de nouveaux algorithmes
- Comparaison des performances sur le corpus proposé
- Communication interne d’une synthèse de cette étude
**Profil :**
- Formation ingénieur / master avec spécialisation en Data Science, Statistiques, Informatique
- Intérêt pour la R&amp;D, autonomie technique et esprit d&#39;initiative
- Connaissance en Machine Learning, Deep Learning et en développement en langage Python (Scikitlearn, Pytorch)
- Des connaissances en Text Mining serait un plus
- Maîtrise du français et/ou de l’anglais
Title: Simulation de la turbulence et optimisation d’un code de simulation d’hydroliennes
Date: 2019-12-11 16:06
Slug: job_1cf446584db4c993db43f909eafbd752
Category: job
Authors: Camille Choma Bex
Email: camille.choma.bex@ifremer.fr
Job_Type: Stage
Tags: stage
Template: job_offer
Job_Location: Le Havre
Job_Duration: 4 à 6 mois
Job_Website:
Job_Employer: Laboratoire Ondes et Milieux Complexes (UMR 6294 CNRS – Université du Havre)
Expiration_Date: 2020-03-04
Attachment: job_1cf446584db4c993db43f909eafbd752_attachment.pdf
Le code Dorothy est développé au LOMC en collaboration avec l’IFREMER depuis une dizaine d’années. Le but de ce code est de simuler le fonctionnement d’une ou plusieurs hydroliennes en termes d’efforts exercés sur les machines et de l’impact de leur sillage sur l’écoulement environnant. Ce code est basé sur la méthode Vortex, il est écrit en Fortran90 et exécuté en parallèle sur le calculateur régional du CRIANN.
Les derniers développements sur ce code portent sur la prise en compte de la turbulence ambiante dans le courant environnant. Il s&#39;agira en première partie du stage de réaliser des simulations uitilisant le code afin de valider une méthode de représentation de la turbulence ambiante, en quantifiant son influence sur les sillages d&#39;hydroliennes et les efforts qui s&#39;y exercent.
Par ailleurs, ce code étant gourmand en temps et ressources de calcul, l’optimisation et l’efficacité parallèle sont des soucis permanents dans la poursuite de son développement. Le problème central se pose sur la gestion parallèle des calculs d’interaction entre les particules fluides transportées dans les sillages d’hydroliennes. Il s&#39;agira en seconde partie du stage de réaliser des profilages du code afin de confirmer des pertes d&#39;efficacité parallèles constatées avec le découpage de domaine de type &#34;K-means&#34; actuellement utilisé, et de chercher à améliorer la fonction de coût optimisée pour créer ces découpages.
\ No newline at end of file
Title: Numerical optimization of a Laser Plasma Accelerator
Date: 2019-12-06 13:13
Slug: job_2805bf7822b89086d336014d12d61c2e
Category: job
Authors: Arnaud Beck
Email: beck@llr.inép3.fr
Job_Type: Stage
Tags: stage
Template: job_offer
Job_Location: Ecole polytechnique, Palaiseau
Job_Duration: 5 Mois
Job_Website: http://llr.in2p3.fr/-galop-
Job_Employer: Laboratoire Leprince-Ringuet, Ecole polytechnique
Expiration_Date: 2020-02-28
Attachment: job_2805bf7822b89086d336014d12d61c2e_attachment.pdf
The project proposes to simulate the first LWFA experiments scheduled at the Apollon facility in 2020 with the Smilei code and to optimize the parameters by using advanced numerical methods such as Bayesian optimization and convolutional neural network techniques.
A more detailed description of the context, the project and the team can be found in the attached file.
\ No newline at end of file
Title: Simulation of flow around non-spherical bodies with application to the melting of ice in water
Date: 2019-12-04 07:20
Slug: job_2c6b3447f97fc8f339ce14a43b0a9caf
Category: job
Authors: Agathe Chouippe
Email: chouippe@unistra.fr
Job_Type: Stage
Tags: stage
Template: job_offer
Job_Location:
Job_Duration:
Job_Website:
Job_Employer: Laboratoire ICube
Expiration_Date: 2020-01-31
Attachment: job_2c6b3447f97fc8f339ce14a43b0a9caf_attachment.pdf
Bonjour
Veuillez trouver ci-joint un offre de stage de master 2 en modélisation numérique en mécanique des fluides au laboratoire ICube, Université de Strasbourg.
\ No newline at end of file
Title: Software Engineer
Date: 2019-12-10 10:14
Slug: job_31d7c8c1b2b141071e61a3ce1de7ee9b
Category: job
Authors: Fondation Quantum Espresso
Email: foundation@quantum-espresso.org
Job_Type: CDD
Tags: cdd
Template: job_offer
Job_Location: Trieste, Italie
Job_Duration: 2 ans
Job_Website:
Job_Employer: SISSA
Expiration_Date: 2020-06-03
Attachment:
Cher alias, je vous fais part de cette ouverture de poste (2 ans) à Trieste, Italie. Pas de compétence GPU avancée requise mais une volonté d’apprendre.
SISSA, the International School for Advanced Studies in Trieste, in collaboration with the EU MaX Centre of Excellence for Supercomputing Applications, the Quantum ESPRESSO Foundation, Eurotech and NVIDIA Corporation, is seeking a scientific software engineer able and willing to work on the port of the Quantum ESPRESSO suite of computer codes to accelerated heterogeneous architectures based on GPUs.
A two-year contract is being offered with wages proportionate to the successful candidate’s prior experience, including good-standard public health insurance. The successful candidate will work in a lively group based at SISSA with regular contacts with NVIDIA Corporation, including a training internship at its headquarters in Santa Clara (CA), and frequent visits to the CINECA supercomputing centre in Bologna.
Applications from particularly motivated individuals will be considered, even in the lack of specific prior experience with GPUs. For further enquiries and/or to send a manifestation of interest, including a CV and a letter of motivations, please write to foundation@quantum-espresso.org specifying “GPU@QE” (without quotation marks) in the subject line.
\ No newline at end of file
Title: Ingénieur-e de Recherche CNRS expert-e en calcul scientifique en charge du développement et la mise en application de méthodes d&#39;analyse innovantes pour la physique des deux infinis
Date: 2019-12-06 12:35
Slug: job_55561eab746687196646e85ce882b0d3
Category: job
Authors: Jan Stark
Email: jan.stark@l2it.in2p3.fr
Job_Type: CDI
Tags: cdi
Template: job_offer
Job_Location: Toulouse, université Toulouse III Paul Sabatier
Job_Duration:
Job_Website: https://www.l2it.in2p3.fr/
Job_Employer: CNRS
Expiration_Date: 2020-12-01
Attachment:
Ce poste est ouvert dans le cadre de la mobilité interne du CNRS. Il s’agit d&#39;une FSEP (Fonctions Susceptibles d’Etre Pourvues) et s’adresse donc aux agents du CNRS.
L&#39;expert-e en calcul scientifique prendra en charge le développement et la mise en application de méthodes d&#39;analyse innovantes (y compris de type intelligence artificielle) pour soutenir et accroître le programme de recherche en physique et en méthodes d&#39;analyse innovantes du Laboratoire des deux infinis - Toulouse (L2IT). Il/Elle renforcera les collaborations entre les chercheurs en physique au L2IT et les ingénieurs et chercheurs en informatique au L2IT et dans les autres laboratoires toulousains.
Le L2IT est actuellement une formation de recherche en évolution pour la création d’une UMR du CNRS et de l’université Toulouse III - Paul Sabatier en janvier 2020. Au sein du CNRS, le L2IT sera piloté par l’IN2P3 (Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules). Ses thèmes de recherche sont les deux infinis - l&#39;infiniment petit et l&#39;infiniment grand - et les relations entre les phénomènes qui régissent chacun d&#39;entre eux. Le L2IT est implanté sur un campus dynamique qui regroupe facultés, écoles et laboratoires. Les fortes synergies entre les thématiques du L2IT et du tissu existant des laboratoires toulousains en physique et en informatique sont à mettre à profit et c’est pourquoi nous cherchons à renforcer avec cette FSEP notre équipe de recherche &#34;calcul, algorithmes et données&#34;.
Une description plus précise du poste est disponible sur le portail de la campagne de mobilité interne du CNRS, <https://mobiliteinterne.cnrs.fr/> : FSEP, DR14, BAPE, IR -&gt; numéro de fonction E57023.
Title: Description symbolique des domaines de calculs pour la résolution automatique des équations aux dérivées partielles
Date: 2019-11-28 14:56
Slug: job_564e9c4fb290344e022b9ea2a2ec9a6c
Category: job
Authors: Antoine Falaize
Email: antoine.falaize@univ-lr.fr
Job_Type: Stage
Tags: stage
Template: job_offer
Job_Location: Poitiers ou La Rochelle (en fonction du candidat)
Job_Duration: 5 à 6 mois
Job_Website:
Job_Employer: Laboratoires XLim (Poitiers) et LaSIE (La Rochelle)
Expiration_Date: 2020-02-20
Attachment: job_564e9c4fb290344e022b9ea2a2ec9a6c_attachment.pdf
Le processus de résolution numérique d’un problème de calcul scientifique peut être découpé selon trois niveaux hiérarchiques [1]:
i. définition formelle du problème mathématique,
ii. description formelle de la méthode de discrétisation employée,
iii. résolution numérique du problème traité.
Verticalement à cette structure, on peut superposer quatre types d’objets distincts :
a. le problème,
b. les opérateurs,
c. les variables,
d. les domaines de calcul.
De nombreuses librairies (e.g. PETSc, FreeFEM++, Fenics, OpenFoam, SymEngine) sont disponibles pour traiter séparément les points (i–iii) et/ou décrire les objets (a–d) indépendamment de (i–iii). Cependant, peu d’outils s’attachent à traiter l’ensemble (i–iii et a– d) de manière cohérente.
Pour répondre à ce besoin, un projet de développement a été initié dans l’équipe M2N du LaSIE. L’approche est d’utiliser la librairie Python de calcul symbolique Sympy pour les points (i–ii), puis de générer automatiquement le code PETSc de résolution (iii) pour la plateforme ciblée (en C ou FORTRAN). Une difficulté est de décrire symboliquement les domaines de calcul (d) dans un objet Python interfacé (via Sympy) avec le code M2N.
Cette dernière difficulté pourrait être levée par l’utilisation de la bibliothèque Jerboa [2] développée dans l’équipe IG d’XLIM et dédiée à la modélisation géométrique. Jerboa fournit à la fois un langage dédié et une bibliothèque logicielle permettant de prototyper des modeleurs géométriques basés sur la topologie. Une fois les objets géométriques spécifiés (dimension topologique, géométries, informations physiques, etc.), les opérations peuvent être définies graphiquement dans Jerboa à l’aide de règles. Un analyseur syntaxique vérifie automatiquement la préservation de la cohérence des objets lors des futurs transformations. Une fois les opérations ainsi définies, le modeleur peut être généré et directement exploité.
L’objectif de ce stage est l’utilisation de Jerboa pour développer un modeleur dédier à la résolution de problèmes et son intégration le code du M2N du LaSIE. Plus précisément, ce stage comprend :
1. la création d’un modeleur géométrique dédié en utilisant Jerboa, qui permet la
représentation de domaines de calculs (d) simples en 2D et 3D (et donc leur construction) et leur exploitation pour inspecter un domaine (calculer ses frontières, les normales à une frontière, etc.) ou le discrétiser (le subdiviser pour construire un maillage),
2. la création d’une interface Python pour le modeleur C++ ci-dessus (via e.g. la librairie pybind11),
3. l’exploitation du modeleur géométrique ainsi obtenu pour décrire des domaines de calcul simples (typiquement un cube) et les exploiter dans le code M2N pour la description symbolique dans les étapes formelles (i-ii) et le maillage dans l’étape numérique (iii),
4. l’application à un modèle jouet à discuter avec le candidat (e.g. l’équation de la chaleur instationnaire avec conditions limites mixtes Dirichlet/Neumann).
Références :
[1] Labbé, S., Laminie, J., &amp; Louvet, V. (2003). Méthodologie et environnement de développement orientés objets : de l’analyse mathématique à la pro- grammation. Matapli, 70, 79-92.
[2] H. Belhaouari, A. Arnould, P. Le Gall et T. Bellet, « JERBOA : A Graph Transformation Library for Topology-Based Geometric Modeling », 7th International Conference on Graph Transformation, Springer Verlag LNCS 8571, 2014.
\ No newline at end of file
Title: Modélisation du transfert radiatif dans un milieu semi- transparent
Date: 2019-12-06 13:04
Slug: job_5e94f450c3c5c0d3d29a45d2a3ee3e5d
Category: job
Authors: Jérôme Breil
Email: jerome.breil@cea.fr
Job_Type: Stage
Tags: stage
Template: job_offer
Job_Location: CEA CESTA
Job_Duration: 6 mois
Job_Website: http://www.cea.fr/
Job_Employer: CEA
Expiration_Date: 2020-02-28
Attachment: job_5e94f450c3c5c0d3d29a45d2a3ee3e5d_attachment.pdf
On cherche à restituer par la simulation le transfert thermique dans des matériaux semi-transparents. Ces matériaux sont le siège de transferts couplés rayonnement-conduction. Dans le cadre de ce stage, on utilisera la méthode des ordonnées discrètes qui permet de modéliser le transfert radiatif dans un matériau semi-transparent. Cette méthode est couplée à un code de transfert thermique afin de pouvoir simuler des problèmes de thermique où les deux effets sont couplés. La comparaison des résultats avec des cas tests analytiques représentatifs de la physique qui nous intéresse permettra de le valider. La mise en place d’une méthode de calibration bayésienne doit nous permettre de recaler les coefficients des modèles utilisés par rapport à des résultats expérimentaux ainsi que de pouvoir prendre en compte les incertitudes de mesure. Pour cela nous utiliserons aussi une méthode numérique d’échantillonnage MCMC (Markov Chain Monte Carlo).
\ No newline at end of file
Title: Maîtrise de l’Impulsion Electro-Magnétique générée par les expériences laser en régime pétawatt
Date: 2019-12-06 09:15
Slug: job_628e9d3e405f7b7e76321b5c2501dd20
Category: job
Authors: BARDON
Email: matthieu.bardon@cea.fr
Job_Type: Post-doctorat
Tags: postdoc
Template: job_offer
Job_Location: CEA-CESTA, 15 avenue des Sablières, 33114 Le Barp, France
Job_Duration: 1 an renouvelable
Job_Website:
Job_Employer: CEA
Expiration_Date: 2020-02-28
Attachment: job_628e9d3e405f7b7e76321b5c2501dd20_attachment.pdf
L’objectif du post-doctorat est la maîtrise de l’IEM laser en régime petawatt, en termes à la fois de compréhension des phénomènes physique mais également de développement de solutions de réduction des niveaux de champs électromagnétiques générés. L’étude comprendra une partie numérique et une partie expérimentale. Les résultats de mesures acquis sur les premières expériences PETAL seront analysés, en regard des différentes variations
paramétriques effectuées. Il s’agira d’exploiter principalement des mesures de champ magnétique mais également certaines mesures particulaires (protons, électrons…) provenant des différents diagnostics de l’installation. Pour la partie numérique, la mission du post-doctorant sera de restituer avec la chaine de simulation CEA les différents résultats
expérimentaux. En particulier, le post-doctorant pourra s’appuyer sur le code Sophie, code Particles In Cell (PIC) développé au CEA/CESTA et porté sur le super-calculateur TERA-1000 du CEA/DAM.
\ No newline at end of file
Title: Data Scientist
Date: 2019-12-04 10:59
Slug: job_62cbfc24ecd5cd45188d551f11bda4ae
Category: job
Authors: ALLIOD Charlotte
Email: charlotte.alliod@altran.com
Job_Type: CDI
Tags: cdi
Template: job_offer
Job_Location: LYON, Vaise
Job_Duration:
Job_Website:
Job_Employer: Altran
Expiration_Date: 2020-02-26
Attachment: job_62cbfc24ecd5cd45188d551f11bda4ae_attachment.pdf
**Contexte :**
Les modèles de maintenance existants (la maintenance curative qui consiste à réparer une fois la panne survenue, ou la maintenance systématique qui consiste à planifier des interventions de maintenance d’après une périodicité d’usage) ont montré leurs limites : immobilisation de l’appareil et plan de maintenance peu efficace. La maintenance prédictive va plus loin et permet de suivre en temps réel l’état de santé d’un équipement, de prédire les pannes en relevant des données provenant de plusieurs sources (capteurs par exemple) et de mettre en place des modèles de prédiction de pannes grâce à des analyses statistiques et des corrélations entre les données.
Dans ce cadre, la Direction R&amp;I France, entité de recherche interne du groupe Altran, mène le projet MODINS (Models, Data Industry 4.0). Ce projet vise à développer des méthodologies basées sur l’exploitation des données industrielles dans le but de faire de la maintenance prédictive et d’optimiser les opérations liées à la maintenance.
**Missions :**
En collaboration avec le chef de projet MODINS, vous aurez pour missions :
De mener les travaux de recherche sur la partie analyse de données en suivant les axes pré-établis :
- Intégrer et pré-traiter des données.
- Proposer, tester et mettre en place des méthodes de Data Mining / Machine Learning pour diagnostiquer et prévoir les pannes à partir de données capteurs.
- Proposer, tester et mettre en place des méthodes de Text Mining (NLP) / Process Mining pour traiter des tickets d’incidents ou logs d’événements afin optimiser la maintenance.
- Rendre une vue synthétique de vos résultats.
- D’assurer les objectifs de production scientifique, tels que veille, publication d’articles scientifiques, conférences et communications internes.
**Profil :**
- Docteur en mathématiques appliquées, statistiques, informatique, physique, traitement du signal, bio-informatique ou équivalent.
- Compétences en Data Mining, Machine Learning (avoir déjà travaillé sur des données réelles serait un plus).
- Des compétences en Text Mining, Process Mining, Traitement du signal, Architecture de base de données seraient un plus.
- Maîtrise d’un langage de programmation d’analyse de données : Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn…), R…
- Autonome, travail en équipe, ouvert d’esprit, force de proposition.
- Maîtrise du français et de l’anglais, à l’écrit comme à l’oral.
Title: physics-based modeling and simulation of cardiac electromechanics together with artificial intelligence techniques to investigate tissue regeneration after myocardial infarction
Date: 2019-12-04 16:45
Slug: job_78f795d738fd07fd84418ee9b5e3af1f
Category: job
Authors: Dr. Konstantinos Mountris
Email: kmountris@unizar.es
Job_Type: Thèse
Tags: these
Template: job_offer
Job_Location: Saragosse, Espagne
Job_Duration:
Job_Website: https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/467203
Job_Employer: University of Zaragoza
Expiration_Date: 2020-05-31
Attachment: job_78f795d738fd07fd84418ee9b5e3af1f_attachment.pdf
PhD position available in the BSICoS group, University of Zaragoza, Spain, in the context of the H2020 project BRAV∃.
The PhD work combines physics-based modeling and simulation of cardiac electromechanics together with artificial intelligence techniques to investigate tissue regeneration after myocardial infarction. The PhD position is expected to start in January-February 2020.
\ No newline at end of file
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