Leibniz Institute for Astrophysics Potsdam Laboratoire de recherche

Lieu de stage

An der Sternwarte 16
Potsdam (14482), Allemagne

De la rotation à la masse : extraction de la densité des disques protoplanétaires par réseaux de neurones

Contexte astrophysique

Les disques protoplanétaires, composés de gaz et de poussières en rotation autour de jeunes étoiles, constituent les berceaux des systèmes planétaires : le gaz y donne naissance aux géantes gazeuses, les poussières aux planètes telluriques.

Un paramètre clé en astrophysique est la masse de ces disques : elle détermine leur capacité à développer l'instabilité gravitationnelle et leur budget en matière première pour expliquer la diversité des exoplanètes. Pourtant, sa mesure à partir du flux millimétrique reste très incertaine, motivant le développement de méthodes cinématiques : les déviations par rapport à l'écoulement Képlérien (dû uniquement à l'étoile) sont causées par l'auto-gravité de la distribution de masse du disque. Toutefois, la méthode actuelle repose sur des hypothèses restrictives, limitant sa généralisation et pouvant introduire des biais.

Objectifs

Ce stage propose d’innover en utilisant des méthodes d’apprentissage profond (Deep Learning) pour entraîner un modèle capable d’extraire la densité massique des disques protoplanétaires à partir de leur profil de rotation uniquement.
Les missions principales seront les suivantes:
- Générer des profils de rotation synthétiques à partir de profils de densité et de température (création des données d’entraînement)
- Entraîner et optimiser un modèle d’IA adapté à cette tâche
- Évaluer et valider rigoureusement les performances du modèle
- Objectif final : Appliquer le modèle à un disque protoplanétaire massif réel, si les étapes précédentes sont concluantes.

Profil recherché

Niveau : Étudiant·e en dernière année de Master 2 (ou équivalent).
Formation : Idéalement issu·e d’une formation en intelligence artificielle, informatique, physique théorique ou calcul haute performance (HPC). Une expérience préalable en IA ou en astrophysique serait un atout, mais n’est pas obligatoire.
Qualités requises : Forte motivation pour le projet et curiosité scientifique, Autonomie, rigueur et capacité à travailler en équipe, Volonté d’apprendre et de s’investir dans un domaine à l’interface de plusieurs disciplines.
La langue de travail sera l’anglais (échanges avec l’équipe).

Gratification

En Allemagne, les stages de Master ne sont pas rémunérés. Cependant, les étudiant·e·s peuvent prétendre à des bourses Erasmus+/Erasmus (entre 450-750 €/mois), complétées éventuellement par des aides régionales ou de l’Office franco-allemand pour la Jeunesse (OFAJ).
Conseil: Je vous invite à vous rapprocher du service des relations internationales de votre université pour explorer les dispositifs de financement disponibles.
Je prends en charge un aller-retour depuis la France (max 300 €). Nous pouvons discuter de tout cela ensemble.

Cadre de travail

Le stage se déroulera au sein du groupe Magnétohydrodynamique et Turbulence de l’Institut Leibniz d’astrophysique (AIP), situé à Potsdam (Allemagne). L’encadrement sera assuré par Steven Rendon Restrepo (post-doctorant).

À propos de l’AIP

L’AIP est un institut de recherche de renom, dédié à l’étude de la physique stellaire, solaire et exoplanétaire, de la turbulence, ainsi que des méthodes numériques performantes pour le calcul haute performance (HPC).
Ses travaux couvrent également l’astrophysique extragalactique et le développement de technologies innovantes.
Au-delà de ses recherches actuelles, l’AIP occupe une place importante dans l’histoire des sciences : c’est en effet à l’observatoire de Berlin (l’un de ses instituts prédécesseurs) que Neptune, la huitième planète du système solaire, a été découverte en 1846 par Johann Gottfried Galle et son assistant Heinrich Louis d’Arrest.

L’institut s’engage activement en faveur de l’égalité des genres et offre un environnement de travail inclusif et stimulant, conforme aux directives de la Commission européenne (Plan pour l’égalité des genres, GEP).

  • Niveaux d’étude
  • Stage Bac+5
Thématiques
  • Intelligence Artificielle
  • Science des données
  • Mathématiques et sciences numériques appliquées
Contacts du stage

Contact du stage : Rendon Restrepo Steven