Chercheur post-doctorant en apprentissage automatique pour réduire les erreurs des modèles océaniques (H/F) – France

La mission globale est de mener des recherches visant à réduire les erreurs systématiques dans
les modèles de circulation océanique grâce à l’apprentissage automatique. Le candidat sélectionné contribuera au
projet européen AI4PEX.

Les modèles numériques utilisés pour décrire la circulation océanique dans les modèles de projection climatique reposent principalement sur des lois physiques fondamentales. Cependant, du fait de plusieurs sources d’incertitude irréductibles, ils sont affectés par des erreurs systématiques. Ces erreurs se manifestent par des biais par rapport aux observations, des dérives des solutions lors de simulations longues et, in fine, des incertitudes dans les projections climatiques. Les réanalyses des océans combinent des modèles numériques avec des observations utilisant des méthodes d’assimilation de données pour produire des estimations de l’évolution de la circulation et des propriétés des océans sur plusieurs décennies. Par construction, ces systèmes permettent d’estimer les erreurs des modèles numériques. Cependant, ce n’est que récemment, grâce aux méthodes d’apprentissage automatique, qu’il est devenu possible d’exploiter ces systèmes pour former des représentations des erreurs des modèles océaniques.

– Le candidat retenu contribuera au développement de méthodes de correction du modèle de circulation océanique NEMO ( https://www.nemo-ocean.eu ), utilisé dans plusieurs modèles du système Terre en Europe.
– Travaillant au sein d’une équipe multidisciplinaire, le chercheur sélectionné se concentrera sur la formulation de problèmes d’apprentissage pour construire un opérateur de correction de l’opérateur d’évolution du modèle à partir des données de réanalyse océanique. Nous nous appuierons notamment sur la
réanalyse historique CIGAR ( http://cigar.ismar.cnr.it ), et sur les travaux récents de plusieurs
équipes internationales sur ce sujet. La correction apprise sera ensuite évaluée dans des simulations de la configuration globale de résolution 1° du code NEMO utilisé par les modèles climatiques.
– Le chercheur sélectionné sera amené à présenter les résultats dans des articles scientifiques, lors de conférences internationales et au sein de groupes de travail dédiés à ces questions.

L’Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE, http://www.ige-grenoble.fr ) est un établissement public de recherche français placé sous la tutelle du CNRS/INSU, de l’IRD, de l’Université Grenoble Alpes (UGA), de Grenoble-INP et INRAÉ. Elle emploie environ 330 personnes, dont 190 permanents (chercheurs, professeurs associés et titulaires, ingénieurs de recherche), et environ 140 doctorants, post-doctorants et personnels en CDD. L’Institut accueille également chaque année plusieurs dizaines de stagiaires et scientifiques invités. L’Institut est implanté sur trois sites du Campus universitaire de Grenoble (Molière, OSUG-B et Maison Climat Planète). L’IGE est l’un des principaux laboratoires de l’Observatoire des Sciences de l’Univers de Grenoble (OSUG), structure fédérative de l’Institut National des Sciences de l’Univers (INSU) du Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). .

Le candidat retenu rejoindra l’équipe MEOM, dont les activités portent sur la modélisation et la prévision des océans et des glaces de mer (voir https://meom-group.github.io ), et sera encadré par Julien Le Sommer (IGE) et Ronan Fablet. (IMT-Atlantique). Les travaux seront réalisés à Grenoble en collaboration avec les équipes européennes du consortium AI4PEX et les équipes de développement du code NEMO.