Le Laboratoire Interactions, DYnamiques et Lasers (LIDYL) du CEA Paris-Saclay propose un post-doctorat visant à implementer des techniques de machine learning pour l’optimisation d’accélérateurs laser-plasma à visées médicales et industrielles.
Une première partie du projet de post-doctorat consistera à optimiser, via le machine learning, les propriétés des faisceaux d’électrons accélérés par un nouveau laser 100 TW. Ce faisceau d’electrons sera utilisé pour des expériences d’irradiation d’échantillons, de dosimétrie ou de radiobiologie.
Une seconde partie du projet visera à implementer un modèle de substitution afin de prédire les propriétés des faisceaux d’électrons accélérés par rapport aux propriétés du laser et du plasma. Ce modèle pourrait ensuite être couplé avec des simulations Particle-in-Cell (PIC) afin de simuler les effets du faisceau d’électrons sur des échantillons biologiques.
Des compétences en Python sont essentielles pour le poste, ainsi qu’une connaissance des accélérateurs laser-plasma et des modèles de machine learning entre autres.
L’offre détaillée et les coordonnées de contact sont disponibles dans le document ci-dessous.
The Interactions, Dynamics and Lasers Laboratory (LIDYL), a laboratory of the CEA, is offering a post-doctoral position to implement machine learning techniques for optimizing laser-plasma accelerators for medical and industrial applications.
The first part of the post-doctoral project will involve optimizing, via machine learning, the properties of electron beams accelerated by a new 100 TW laser. This electron beam will be used for sample irradiation, dosimetry and radiobiology experiments.
A second part of the project will involve implementing a surrogate model to predict the properties of accelerated electron beams in relation to laser and plasma properties. This model could then be coupled with Particle-in-Cell (PIC) simulations to simulate electron beam effects on biological samples.
Python skills are essential for the position, as well as knowledge of laser-plasma accelerators and machine learning models among others.
Detailed job offer and contact details are available in the attached document above.