Stagiaire de recherche en modélisation numérique par IA pour l’exploitation minière durable, École de génie et d’informatique

Required Position

Subvention nomination jusqu’au 31 décembre 2027 Même si ce poste est classé parmi ceux pouvant nécessiter des heures de travail variables, la semaine de travail comptera 35 heures.

Fonctions

Les conditions d’admissibilité à ce poste, fièrement appuyé par la Société de gestion du Fonds du patrimoine du Nord de l’Ontario (SFPNO) et financé par le volet Développement de la main-d’œuvre, sont affichées à : https://nohfc.ca/en/pages/programs/people-talent-program/workforce-development-stream

 

Statut du poste vacant : Nouveau poste 

Le ou la stagiaire de recherche contribuera à un projet de recherche appliquée intégrant la modélisation numérique avancée et l’intelligence artificielle pour des applications minières durables. Les travaux porteront principalement sur le développement et la validation de modèles numériques d’interaction pneu-route et de génération de microplastiques induite par les pneus dans les mines souterraines. Le ou la stagiaire réalisera des simulations numériques, générera et organisera des ensembles structurés de données de simulation, effectuera des analyses de sensibilité et d’incertitude, validera les résultats des modèles et préparera la base de données résultante pour la modélisation prédictive fondée sur l’IA. Il ou elle contribuera également au développement et à l’évaluation d’approches prédictives fondées sur les données et à l’interprétation des résultats de recherche relatifs à la durabilité environnementale, à l’exposition professionnelle et à l’exploitation minière souterraine durable.

• Développer et calibrer des modèles numériques à l’aide de Particle Flow Code (PFC), Fast Lagrangian Analysis of Continua (FLAC) et d’autres outils de modélisation numérique appropriés pour simuler l’interaction pneu-route, l’usure des pneus et le détachement des particules dans des conditions d’exploitation minière souterraine.
• Concevoir et réaliser des simulations paramétriques systématiques dans des conditions opérationnelles et environnementales variables, notamment en fonction de la charge du véhicule, de la vitesse, de la pente de la chaussée, des propriétés des pneus, de la rugosité de la surface, du taux d’humidité et d’autres paramètres pertinents.
• Générer, organiser, traiter et compiler les résultats de simulations numériques dans une base de données structurée et bien documentée, adaptée aux applications d’IA et de modélisation prédictive.
• Effectuer des analyses de sensibilité et d’incertitude pour identifier les paramètres clés qui contrôlent l’usure des pneus, la génération de microplastiques et le comportement des particules.
• Examiner les cadres d’essais d’usure normalisés pertinents, notamment ASTM G65, ISO 4649 et ASTM D2228, et intégrer les paramètres appropriés dans les activités de modélisation numérique et de validation.
• Valider les résultats du modèle numérique à l’aide de tests de référence, de données expérimentales publiées et de la littérature scientifique pertinente afin de garantir la cohérence physique, la fiabilité et la reproductibilité.
• Préparer les ensembles de données de simulation et les variables d’entrée et de sortie pertinentes pour le développement et l’évaluation ultérieurs des modèles prédictifs fondés sur l’IA.
• Contribuer au développement, à l’évaluation et à l’interprétation des approches prédictives fondées sur les données et assistées par l’IA à l’aide de la base de données de simulation numérique générée.
• Documenter les flux de travail de modélisation numérique et d’analyse des données, les configurations de modèles, les hypothèses, les ensembles de données, les métadonnées et les procédures de calcul afin de favoriser la reproductibilité et le développement futur de la recherche.
• Préparer des résumés techniques, des visualisations de données, des rapports d’avancement, des présentations de recherche et des documents à l’appui des publications scientifiques et des activités de transfert de connaissances.
• Contribuer à l’interprétation des résultats numériques et fondés sur les données en ce qui concerne l’exploitation minière souterraine durable, les voies environnementales, l’exposition des travailleurs, la ventilation et les considérations professionnelles et environnementales connexes.
• S’acquitter des autres tâches qui lui sont confiées.

 

Qualifications

• Maîtrise en génie minier ou dans une discipline de génie ou de sciences appliquées étroitement liée
• Expérience de recherche aux cycles supérieurs ayant recours à la modélisation numérique, à la simulation informatique, à l’intelligence artificielle, à l’apprentissage automatique ou à un domaine étroitement lié
• Capacité démontrée à mener des recherches techniques indépendantes et à analyser des ensembles de données d’ingénierie complexes
• Au moins un (1) an d’expérience pertinente en recherche ou technique dans la modélisation numérique, la simulation informatique, l’IA ou l’apprentissage automatique avec des applications en génie minier
• Expérience acquise dans le cadre d’un mémoire de maîtrise, d’un projet de recherche aux cycles supérieurs, d’un poste d’auxiliaire à la recherche ou d’une recherche technique équivalente, considérée comme pertinente
• Solides connaissances des méthodes de modélisation numérique et de simulation informatique appliquées au génie minier
• Expérience avec Particle Flow Code (PFC), Fast Lagrangian Analysis of Continua (FLAC) ou des plateformes de modélisation numérique comparables
• Connaissance du développement, de l’étalonnage, de la validation et de l’analyse de sensibilité et d’incertitude des modèles
• Capacité à concevoir et à exécuter des simulations paramétriques systématiques et à gérer de grands volumes de résultats de simulation
• Connaissance de la génération de données structurées, du traitement des données, du développement de bases de données et de la gestion des ensembles de données de recherche informatique
• Connaissance des concepts d’IA et d’apprentissage automatique et de leur application aux ensembles de données d’ingénierie
• Expérience en matière d’outils de programmation et d’analyse de données applicables à l’IA, à l’apprentissage automatique, à l’analyse numérique et au calcul scientifique, considérée comme un atout
• Capacité à préparer des ensembles de données de simulation numérique pour des applications de modélisation prédictive et basée sur les données
• Connaissance de la formation, de la validation, de l’évaluation du rendement et de l’interprétation des modèles prédictifs, considérée comme un atout
• Connaissance des techniques d’exploitation minière souterraine, de la géomécanique, de l’interaction pneu-route, de l’exploitation minière durable, de l’évaluation environnementale ou de l’exposition professionnelle, considérée comme un atout
• Solides compétences analytiques, quantitatives, de recherche et de résolution de problèmes
• Excellentes compétences en rédaction technique, documentation, visualisation de données et communication scientifique
• Capacité à travailler de manière autonome et en collaboration dans un milieu de recherche interdisciplinaire
• Capacité de travailler couramment (à l’oral et à l’écrit) dans les deux langues officielles, français et anglais, un atout.

Les candidatures sont acceptées pour pourvoir un poste vacant au sein de l’Université.

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À l’Université, nous reconnaissons que l’équilibre entre le travail et la vie privée est essentiel tant pour le bien-être personnel que pour la réussite professionnelle. Notre politique offre aux employés une certaine latitude qui leur permet de mieux concilier leurs besoins personnels et le maintien d’une prestation de services efficace.

L’Université Laurentienne est une communauté englobante et accueillante et encourage les candidatures de membres de communautés qui recherchent l’équité, y compris les femmes et les personnes racialisées, autochtones, handicapées et de toutes orientations sexuelles et identités et expressions sexuelles. La Politique de bilinguisme de l’Université Laurentienne contient une disposition concernant l’exigence linguistique pour les personnes qui s’identifient comme membres des Premières Nations, métisses ou inuites. 

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