Les microcapsules, qui sont des gouttes fluides entourées d'une membrane mince élastique, ont un fort potentiel en biotechnologie, en médecine, où elles servent à véhiculer des principes actifs tout en les isolant du fluide externe. Mises en suspension, elles se déforment sous l'effet de l'écoulement : il s’agit d’un contexte d’interaction fluide-structure (IFS). La simulation numérique de ces capsules en suspension est délicate et nécessite beaucoup de temps computationnel, même sur de grands calculateurs haute performance.
Néanmoins, il est envisageable « d’apprendre » un modèle numérique beaucoup plus léger et rapide à l’exécution à partir des données générées par un modèle d’IFS standard. On est dans le contexte du machine learning et de l’intelligence artificielle.Le stage de 6 mois se déroulera en deux étapes :
- Appropriation de la problématique de biomécanique. Apprentissage du code open source Hemocell (https://www.hemocell.eu/) de simulation de suspension de cellules déformables. Compréhension de la méthode numériques, des structures de données et des entrées/sorties du code.
- Mise en place d’un algorithme d’apprentissage par données de simulation du code Hemocell pour la génération d’un système dynamique réduit. Validation sur un cas de conduit de type convergent/divergent. Si le temps le permet, étude d’un cas de dynamique à deux cellules en suspension.
