Nos tutelles


 

Rechercher




Accueil > Coin des étudiants > Stages Prolongeable par une thèse. > Tous les stages.

Eclaircir la structure de molécules hydrocarbonées complexes depuis leur réponse spectrocopique par réseaux neuronaux et machine learning

publié le

Les observations astronimiques suggèrent de plus en plus fortement que la matière carbonée est présente en grande quantité dans les milieux interstellaires, parfois même de façon très ordonnée comme dans le cas de fullérènes. Toutefois, l’identification structurale est en générale difficile car les bandes spectrales sont rarement aussi résolues que dans le cas de ces molécules très symétriques. L’un des enjeux actuels de l’astrochimie est de relier les spectres mesurés à des conformations moléculaires, et de déterminer dans quelle mesure ce carbone est amorphe ou ordonné.

Dans ce stage nous proposons d’aborder ce problème d’un point de vue théorique. Nous avons amassé un nombre conséquent de structures moléculaires d’hydrocarbones divers et déterminé leurs spectres vibrationnels, et souhaitons à présent à relier structure et spectres de façon systématique. L’idée envisagée dans le stage est de construire un réseau neuronal dans lequel les variables d’entrées seront des caractéristiques structurales globales (rayon de gyration, asphéricité) ou locales (coordination, niveau d’hybridation des atomes, taille des domaines aromatiques) ainsi que la composition de la nanoparticule, et les observables en sortie des bandes vibrationnelles typiques attendues comme pour des modes de liaisons C-H, des modes hors plan, etc.

Une fois entraîné, le réseau neuronal sera mis au défi sur une plus vaste gamme de configurations et sa capacité prédictive testée.

Contact
Florent Calvo, 04 76 51 45 92
florent.calvo@univ-grenoble-alpes.fr
LiPhy, 140 rue de la Physique, 38402 Saint Martin d’Heres