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Laboratoire/Entreprise : LISN – CNRS
Durée : 24m
Contact : didier.lucor@cnrs.fr
Date limite de publication : 2026-02-28

Contexte :
Magnetohydrodynamics (MHD) science studies the interaction between electrically conducting fluids and electromagnetic fields. The DyE explains the origin of magnetic fields in such fluids: an initial magnetic field is amplified by a conducting flow. This phenomenon, which is rare in liquid metals, occurs only in 3D turbulent regimes at low magnetic Prandtl number (Pm). Several experiments have successfully reproduced this effect in Riga, Karlsruhe, and Cadarache. The German DRESDYN project (HZDR, Germany) currently aims to generate a dynamo in a precessing cylinder, but its success remains uncertain.
These dynamos exhibit highly complex dynamics, including magnetic field reversals, intermittent phases, and burst-like events, which are difficult to reproduce numerically. Full modeling of the dynamo effect is hindered by the nonlinear coupling between the Navier-Stokes and magnetic induction equations, making Direct Numerical Simulations (DNS) extremely expensive and typically restricted to Pm~1 regimes.
To overcome these limitations, Reduced-Order Models (ROMs) can be developed to capture and better understand the essential dynamics at a significantly lower computational cost. Machine Learning (ML) provides novel approaches for constructing efficient and predictive ROMs.

Sujet :
Based on acquired databases produced by large-scale dynamos numerical simulations of magnetic and velocity fields, this work has two main objectives:
— analyze magnetic field reversals and dynamo burst phenomena by developing parametric reduced-order models (pROMs) with enhanced physical interpretability, enabling the identification of key mechanisms and the reproduction of the dynamics observed in numerical simulations.
— optimize the DRESDYN experiment using pROMs by adjusting physical parameters (precession, rotation, geometry) to explore the viability of the dynamo effect at reduced computational cost.
The targeted methods must overcome current limitations of pROMs for MHD systems, namely their lack of interpretability and poor extrapolation capability, by combining classical linear spectral approaches with nonlinear deep-learning-based methods, such as autoencoders and variational autoencoders (vAEs), in order to ensure more explainable, physically consistent, and robust models outside the training domain.
For nonlinear pROMs based on latent representations, physics-informed (v)AEs will be considered, through explicit regression of latent variables with key physical parameters, temporal or parametric contrastive learning, or the incorporation of physical invariants. These approaches will provide projections of multiple attractors in latent space and facilitate the identification of invariant manifolds, bifurcation points, and transition pathways.
After this compression phase, a physics-constrained reduced dynamics will be learned in the latent space, parameterized by the flow control parameters, in order to robustly predict, generalize, and interpret MHD regimes, their transitions, and rare events.
Recurrent Neural Networks will be adapted, such for instance as Long Short-Term Memory networks for limited datasets, or transformer-based models for complex turbulent regimes with large datasets.

Profil du candidat :
The candidate should demonstrate a strong multidisciplinary background, with solid knowledge in fluid dynamics and/or MHD, experience in scientific data analysis and/or reduced-order modeling, and a strong interest in machine learning applied to dynamical systems, as well as good scientific programming skills.
The candidate must hold a PhD in fluid mechanics, applied mathematics, or machine learning.

Formation et compétences requises :
At the LISN CNRS laboratory, on the Université Paris-Saclay (UPS) campus, we recruit a Researcher for a 24-month fixed-term position within the framework of the ANR MilaDy project. The successful candidate will work on the analysis of data produced by large-scale numerical simulations of magnetic and velocity fields related to two experiments investigating magnetic field generation via the dynamo effect (DyE). He/she will collaborate closely with colleagues from the Lagrange Laboratory (Nice) and CEREA (ENPC, EDF R&D).

Adresse d’emploi :
Based on the Université Paris-Saclay campus, the researcher will work at LISN within an interdisciplinary research environment fostering strong interactions between physicists, mechanicians, and machine learning specialists, with access to high-performance computing resources and advanced simulation databases.
This position falls within a domain subject to the protection of scientific and technical potential (PPST) and therefore requires, in accordance with regulations, prior authorization from the competent authority of the French Ministry of Higher Education and Research (MESR) before the post-doctoral researcher can take up the position.

Document attaché : 202601231546_postdoc_milady_LISN.pdf

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Laboratoire/Entreprise : LPC2E – Laboratoire de Physique et Chimie de l’En
Durée : 3 ans
Contact : cherry.ng-guiheneuf@cnrs-orleans.fr
Date limite de publication : 2026-02-28

Contexte :
Les récentes avancées technologiques ont permis aux astronomes de numériser le ciel radio à une fraction de seconde près. Cette résolution temporelle sans précédent offre une sensibilité aux phénomènes transitoires qui nous auraient autrement échappé. Les transitoires à longue période (LPT) en sont un excellent exemple : il s’agit d’une nouvelle classe émergente de sources radio cohérentes qui remettent en question notre compréhension de la physique des émissions des étoiles à neutrons. Contrairement aux pulsars canoniques, qui présentent des périodes de rotation de quelques millisecondes à quelques secondes, les LPT émettent périodiquement sur des échelles de temps de quelques dizaines de secondes à quelques minutes, voire quelques heures. La découverte des LPT est tout à fait inattendue ; on pensait depuis longtemps qu’à mesure que les étoiles à neutrons ralentissaient et perdaient progressivement leur énergie de rotation, la production de paires et les émissions radio cohérentes devaient cesser au-delà de la « ligne de mort des pulsars ».

L’existence de ces émetteurs à longue période soulève des questions fondamentales sur la manière dont l’émission cohérente est générée dans les magnétosphères lorsque la chute de potentiel disponible est insuffisante pour maintenir les cascades de paires. À ce jour, seule une douzaine de LPT ont été découverts, bien que la nature extrêmement intermittente de nombre d’entre eux suggère que beaucoup d’autres objets de ce type restent à détecter. La compréhension des LPT est essentielle pour faire progresser les modèles de magnétosphères des étoiles à neutrons, tester les limites de l’accélération des particules et de la génération de plasma, et potentiellement découvrir les liens évolutifs entre les pulsars, les magnétars et d’autres phénomènes radio transitoires tels que les sursauts radio rapides (FRB). En bref, l’étude des LPT offre une occasion unique d’explorer à la fois la physique des émissions cohérentes et l’évolution tardive des étoiles à neutrons. Elle permet également d’étudier les systèmes binaires de naines blanches, car au moins certains des LPT semblent être des systèmes « polaires » en interaction, dans lesquels un pont magnétique se forme entre une naine blanche et une autre étoile de faible masse.

Sujet :
Afin d’augmenter la taille de l’échantillon LPT et obtenir une image plus complète, nous exploiterons la multitude de données du futur radiotélescope CHORD, un instrument de nouvelle génération actuellement en construction au Canada et dont la mise en service est prévue en 2027. Grâce aux récentes avancées technologiques, CHORD disposera de deux capacités uniques : une vitesse de cartographie du ciel sans précédent et une couverture quotidienne répétée du ciel, les deux ingrédients clés pour une étude réussie des pulsars. Ce projet est entièrement financé par une subvention nationale de l’ANR.

Le/la post-doctorant(e) dirigera le développement d’algorithmes de traitement du signal, le traitement des données temporelles et la modélisation. La tâche consistera notamment à optimiser le flux de travail et à le déployer sur des clusters GPU/CPU pour la production. À l’issue de ses trois années de recherche postdoctorale, le/la candidat(e) sera en mesure de faire preuve de leadership dans le cadre d’un projet de pointe sur les transitoires radio, en particulier dans le domaine des pulsars et des transitoires rapides. Le/la candidat(e) dirigera également l’étude de suivi des découvertes à l’aide du radiotélescope de Nançay (NRT) et du télescope NenuFAR de l’observatoire Radioastronomique de Nançay, en France. Le/la candidat(e) travaillera au suivi des découvertes à l’aide du Grand Radiotélescope de Nançay (NRT) et du télescope NenuFAR de l’Observatoire Radioastronomique de Nançay en France.

Profil du candidat :
La candidature doit être accompagnée d’un CV détaillé (3 pages maximum), de trois lettres de recommandation envoyées directement à cherry.ng-guiheneuf@cnrs-orleans.fr par les référents avant la date limite, ainsi que d’une lettre de motivation présentant la motivation du/de la candidat(e) à se former en tant que chercheur(euse) en astrophysique, et plus particulièrement au LPC2E/CNRS, son expérience de recherche, ses centres d’intérêt scientifiques, ainsi que ses projets et objectifs de carrière.

Formation et compétences requises :
Le/la candidat(e) doit être titulaire d’un doctorat en astrophysique (ou dans un domaine étroitement lié), être disponible à temps plein et avoir une bonne maîtrise de l’anglais. La capacité à travailler en collaboration et dans un cadre interdisciplinaire sera un élément déterminant dans l’évaluation des candidatures. Une expérience en programmation et en traitement du signal est requise.

Adresse d’emploi :
Le/la candidat sera accueilli(e) par l’équipe ASTRO au LPC2E à Orléans. L’équipe dispose du plus grand groupe de recherche sur les pulsars en France et est étroitement liée à l’Observatoire radioastronomique de Nançay, situé dans la forêt de Sologne. Le/la candidat(e) aura également l’occasion de voyager pour collaborer avec d’autres instituts partenaires, ainsi que de présenter ses travaux de recherche lors de conférences internationales. Un ordinateur portable lui sera fourni, ainsi que l’accès aux ressources informatiques nécessaires.

La collaboration CHORD est une équipe multi-institutionnelle comptant plus de 100 membres. Parmi les instituts partenaires figurent notamment l’Université de Toronto, l’Université McGill, l’Institut Perimeter, l’Université de Colombie-Britannique, le MIT, l’INAF et le CNRS. Le réseau central du télescope CHORD est hébergé à l’Observatoire radio-astrophysique Dominion (DRAO) sur la côte ouest du Canada, et deux stations satellites seront construites aux observatoires de Green Bank et Hat Creek aux États-Unis.

Les candidats sont invités à contacter les encadrants (Cherry Ng-Guiheneuf cherry.ng-guiheneuf@cnrs-orleans.fr et Gilles Theureau Gilles.Theureau@obspm.fr) pour discuter plus en détail.