Stage pour les Modèles de Substitution en Simulations Physiques - Partie Ii H/F

Contexte Les modèles de substitution basés sur le deep learning, tels que les GNN, les transformers sur maillages et les modèles à ordre réduit, sont de plus en plus utilisés pour accélérer les simulations physiques, mais nécessitent un entraînement et une ingénierie spécifiques à chaque tâche.