Mots-Clés
Electrospinning
Machine Learning
Multiphysique
Deep neural networks
Scarse data
Biomatériaux
Description
Nous recherchons un(e) candidat(e) à présenter sur cette offre de thèse auprès du SCAI (Sorbonne Center for Artificial Intelligence) pour obtenir le financement de thèse associé. La thèse se déroulera au laboratoire Biomécanique et Bioingénierie (UMR CNRS 7338) de l’Université de Technologie de Compiègne.
L’électrospinning (ES) est un procédé de production de réseaux de fibres de polymère extrêmement versatile, et désormais exploité couramment dans de nombreux domaines. Il est utilisé au laboratoire BMBI de l’UTC pour produire des biomatériaux supports de culture (scaffolds) pour l’ingénierie tissulaire avec des résultats très prometteurs. Lors d’une production par ES, une solution de polymère est extrudée à travers une fine aiguille, en vis-à-vis d’un collecteur métallique. Une forte différence de potentiel (plusieurs dizaines de kV) est appliquée entre l’aiguille et le collecteur. Sous l’effet du champ ainsi créé, le polymère est immédiatement attiré par le collecteur sous forme d’une fibre d’épaisseur nanométrique. Le solvant s’évapore pendant le vol et un réseau solide se forme ainsi sur le collecteur, mimant la matrice des tissus biologiques. En conséquence, pour conserver ce procédé stable, un équilibre doit être trouvé entre un nombre très important de paramètres : nature du polymère, type de solvant, concentrations, débit, diamètre de l’aiguille, distance aiguille-collecteur, tension, humidité et température, etc. Optimiser un nouveau matériau demande donc de nombreuses tentatives qui se font souvent simplement par essai/erreur. Nous cherchons à utiliser le Machine Learning pour accélérer cette optimisation en trouvant des combinaisons de paramètres fonctionnels.
Plus de détails sur les objectifs et la méthodologie sont donnés dans le document disponible sur le site du laboratoire : https://bmbi.utc.fr/offres/offre-de-these-easy-electrospinning/
La procédure de sélection se déroulera comme suit :
- Du 26 mars au 05 mai 2025 : Les candidates et candidats doivent contacter les porteurs et porteuses des projets avant de déposer le dossier de candidature sur le site dédié (florian.de-vuyst [at] utc.fr, timothee.baudequin [at] utc.fr)
- Du 05 mai au 12 mai 2025 : pré-sélection des candidats admissibles à l’oral par le jury SCAI
- Du 12 mai au 02 juin 2025 : Audition des candidats pré-sélectionnés. La candidate ou le candidat est évalué(e) sur la qualité de son parcours académique et ses aptitudes de recherche, l’adéquation de son profil avec le projet, sa capacité à s’approprier, à expliquer le projet défendu et à répondre aux questions du jury
- 04 juin 2025 : Les Instituts & Initiatives envoient au Collège Doctoral les résultats des auditions et contactent les lauréats et les candidats non sélectionnés. Le Collège Doctoral affiche les résultats sur son site.