Chercheur (post-doctoral) en apprentissage automatique appliqué à la détermination des mécanismes focaux

Activités principales :

• Préparation des données, du développement du modèle, de la mise en œuvre et de l'interprétation prévus dans le projet.
• Collecte de données, développement de modèles et analyse d'une méthode d'apprentissage par transfert pour la sélection de l'arrivée de l'onde P et la polarité du premier mouvement.
• Développement et évaluation d'un modèle basé sur l'apprentissage profond pour la détermination de la polarité. Le grand nombre de tremblements de terre dans l'ensemble de données d'entraînement devrait permettre au modèle de déterminer avec une grande précision les polarités et la sélection et de constituer une base solide pour l'apprentissage par transfert.
• Application de la méthode développée. Tout d'abord, la méthode sera utilisée pour déterminer les mécanismes focaux des petits et grands tremblements de terre, dans une gamme de magnitude attendue de 2 à 5, ce qui permettra d'obtenir des informations sur la structure et la dynamique de la zone de subduction chilienne.
• Rédaction d'un premier article, afin de présenter la méthode et de partager le catalogue des mécanismes focaux.
• Rédaction d'un deuxième article présentant l'inversion du champ de contrainte de la zone de subduction.

Rémunération :

A partir de 3020€ mensuel brut et en fonction de l’expérience.