Thèse CIFRE - Génération de nouveaux matériaux pour les batteries avec l’IA

Description de l'offre

Company

AMPERE SOFTWARE TECHNOLOGY

Job Description

Description de poste externe

Votre environnement

Le Groupe Renault est actuellement l’un des principaux acteurs de la voiture électrique. Dans le cadre de notre plan « Renaulution », nous ambitionnons de développer les technologies les plus avancées en termes de gestion d’énergie et de services de mobilité électrique.

Le stockage d’énergie via batteries Li-ion (LIBs) a révolutionné l’industrie de l’électronique portable. Depuis leur commercialisation, les LIBs ont été significativement améliorées de plus de 200%. Dans un contexte de demande globale croissante des véhicules électriques (VE), des ruptures technologiques deviennent nécessaires. Nous devons améliorer le stockage électrique en termes de capacité et d’usage, optimiser le coût des batteries et réduire l’impact environnemental de la production à l’usage, tout en conservant un niveau élevé de recyclabilité.

Votre mission

Au sein de l'équipe recherche "Intelligence Artificielle et Technologies Numériques Émergentes", de notre future filiale Ampère Software and Systems, vous développerez un travail de recherche dans la cadre d’une thèse CIFRE sur la découverte de nouveaux matériaux de cathodes et d’électrolytes ayant des propriétés électrochimiques optimales par l’apprentissage automatique.

Le sujet de recherche portera sur la conception d’un modèle de prédiction par Inverse Design qui permet de générer des paramètres de synthèse de façon à maximiser la densité des matériaux synthétisés tout en optimisant leur coût. Deux grands domaines scientifiques se confrontent dans ce sujet de thèse. D’un côté, la chimie des batteries est limitée par les méthodes classiques qui ralentissent l’évolution de ce domaine par l’exploration de nouveaux matériaux. D’un autre côté, l’intelligence artificielle qui promet une accélération pour tous les domaines scientifiques, mais les problèmes de robustesse des modèles machine learning et la difficulté de les certifier rendent leur exploitation difficile. De plus, ces modèles sont fortement liés aux données d’entraînement sans prise en compte des lois physiques. Il sera important d’évaluer le modèle de prédiction en vérifiant la conformité des résultats aux lois de la physique lorsque celles-ci s’appliquent.

Les données permettant de construire un tel modèle sont issues des expérimentations de synthèse de matériaux et peuvent être enrichies par la simulation. Il sera primordial de construire une base de données de synthèse des matériaux de cathodes et d’électrolytes, assez fiable pour optimiser les performances du modèle de prédiction en termes de précision. Plusieurs descripteurs des matériaux seront étudiés pour l’encodage des phénomènes chimiques et les lois physiques auxquelles ils sont soumis.

En second lieu vient la réalisation du modèle de prédiction suivant l’approche Inverse Design. Le comportement non linéaire des données de synthèse et l’absence d’une physique globale décrivant tous les phénomènes chimiques doivent être pris en compte dans la conception du modèle. Des modèles génératifs pour produire des paramètres de synthèse et des structures moléculaires à partir d’un espace latent paramétrable seront étudiés.

Enfin, une étude expérimentale complétera le travail de recherche afin de valider le modèle proposé.

Vos missions

·  L’établissement de l’état de l’art
·  La formalisation du problème et du périmètre
·  La recherche de stratégies et de modèles
·  La création éventuelle de datasets nécessaires à votre recherche, en collaboration avec le laboratoire de recherche associé à cette thèse.
·  La rédaction de brevets et d’articles scientifiques
·  La diffusion des connaissances auprès des équipes en charge du développement, et des communautés batterie et IA du Groupe Renault

Vos interlocuteurs au quotidien seront vos collègues de l’équipe Recherche "Intelligence Artificielle et Technologies Numériques Émergentes", et de l’ équipe de la chimie des batteries composée d’experts chimiste et électro chimistes.

Votre profil

Vous êtes titulaire d’un diplôme Bac + 5 (Ingénieur ou Master) en science des matériaux, chimie, physico-chimie ou procédé, ainsi que de bonnes connaissances en électrochimie.

Vous avez de fortes connaissances en mathématiques.

De solides bases en synthèse de matériaux par des voies en solution, en physico-chimie des solutions et en caractérisation de matériaux seront indispensables.

De bonnes capacités d'autonomie et d’organisation seront également nécessaires pour coordonner les expériences entre le laboratoire et l’entreprise.

Vous serez amené à collaborer avec de nombreuses personnes de profils et expertises variés. Vous devrez faire preuve d'écoute et d'esprit d'équipe, savoir argumenter de manière scientifique sans tenter d'imposer. Votre expertise vous amènera probablement à représenter techniquement le Groupe Renault lors de conférences ou d’événements scientifiques, vous devrez donc savoir vous exprimer aisément à l'oral et à l'écrit, notamment en anglais.

Votre niveau d'anglais est un atout afin d'évoluer dans un contexte multiculturel au sein du Groupe Renault. Si vous n'avez pas encore passé le TOEIC (minimum 750 ou équivalence) au moment de votre candidature, vous pourrez le faire au cours du processus de recrutement de Renault.

À l’issue de la thèse, vous pourrez postuler pour un CDI au sein du Groupe Renault sur un vaste périmètre aux vues des compétences que vous aurez acquises et démontrées.

En résumé

CDI

Guyancourt

#MaterialsScience, #Lithium, #Batteries, #ElectricVehicle, #ChemistryByAI, #MachineLearning, #recherche, #thèse

Job Family

Transverse

Contract Duration

36 months

Renault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves.  
We find strength in our diversity and we are engaged to ensure equal employment opportunities regardless of race, colour, ancestry, religion, gender, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, etc. If you have a disability or special need requiring layout of the workstation or work schedule, please let us know by completing this form.

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