Missions

La mission générale est d’explorer des projections Antarctiques en utilisant un modèle couplé atmosphère-calotte et/ou océan-calotte utilisant des réseaux de neurones à l’interface entre les composantes. La personne sélectionnée contribuera au projet ANR-AIAI (https://anr-aiai.github.io).

Activités

• Implémenter et affiner le couplage entre les émulateurs réseaux de neurones actuellement développés dans AIAI et un modèle de calotte (ElmerIce ou GRISLI)
• Évaluer des simulations de ce modèle couplé sur le passé récent
• Faire tourner des simulations pour explorer l’évolution future de la calotte et interactions avec le climat et l’incertitude associée
• Présenter les résultats lors de conférences internationales.
• Participer au projet AIAI et aux activités de l’IPSL (réunions, séminaires, etc.).
• Suivre régulièrement les publications sur le sujet et rédiger des articles scientifiques.

Compétences

- Expérience avérée en météorologie, océanographie, glaciologie, dynamique du climat, ou similaire
- Expérience avérée en utilisation des outils numériques pour la modélisation de l’océan, de l’atmosphère et/ou des calottes glaciaires
- Expérience avérée du codage en Python
- Connaissances générales des méthodes d’apprentissage profond (deep learning)
- Maîtrise de l’anglais (oral et écrit)
- Expérience avérée dans la rédaction d’articles scientifiques.
- Sens organisationnel
- Goût pour le travail en équipe
Le comité de sélection tiendra compte de l’équilibre des genres au sein de l’équipe de recherche.

Contexte de travail

La contribution de l’Antarctique à l’élévation du niveau de la mer a été réévaluée depuis les premiers rapports du GIEC, grâce aux observations satellites et à l’amélioration des modèles. Cette contribution reste très incertaine, en raison d’effets opposés : l’augmentation de l’accumulation de neige et la fonte induite par l’océan. Le manque de couplage entre modèles de calotte, d’océan et d’atmosphère accroît cette incertitude, bien que des modèles couplés soient en développement. Dans le cadre du projet AIAI, nous développons des émulateurs basés sur l’intelligence artificielle qui permettent le couplage entre les composantes à moindre coût que jusqu’ici. Ceux-ci pourront donc être utilisés pour explorer des ensembles de projections prenant en compte les interactions atmosphère-calotte et/ou océan-calotte.

Ce poste est financé par le CNRS dans le cadre du projet AIAI, financé par ANR (https://anr-aiai.github.io). Le (la) candidat(e) aura l’occasion de travailler en étroite collaboration avec les autres partenaires du projet, localisés à l’Institut des Géosciences de l’Environnement à Grenoble, au Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement à Gif-sur-Yvette et au Laboratoire d’Océanographie et du Climat à Paris, et d’assister aux assemblées générales et aux réunions spécifiques du projet.
Le travail se déroulera au sein de l’Institut Pierre Simon Laplace (IPSL) en coopération entre le Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (LSCE) à Gif-sur-Yvette et le Laboratoire d’Océanographie et du Climat (LOCEAN) à Paris. Le lieu de travail principal sera l'un des deux, avec des visites régulières à l'autre. Ce point sera discuté lors de la mise en place du contrat avec l'équipe de supervision (Julie Deshayes, Clara Burgard, Cécile Agosta). L’IPSL est un institut de recherche universitaire qui fédère neuf laboratoires regroupant environ 1 400 membres avec, à parts égales, des chercheur.e.s, des ingénieur.e.s et des étudiant.e.s. Ses principales installations sont situées sur le campus Pierre et Marie Curie (Jussieu) de Sorbonne Université à Paris et sur le campus de l’Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines, à Guyancourt, dans le département des Yvelines. Il est placé sous la tutelle du CNRS-INSU, de l’UVSQ - Université Paris-Saclay, de Sorbonne Université, du CNES, du CEA, de l’IRD, de l’ENS, de l’École polytechnique, du Muséum national d’histoire naturelle, de l’Institut polytechnique de Paris, de l’Université de Paris et de l’Université Paris-Est-Créteil-Val-de-Marne.