Modélisation par apprentissage machine de céramiques amorphes pour des applications énergétiques // Machine Learning Modelling of Amorphous Ceramics for Energy Applications

Ce projet de thèse porte sur la modélisation par apprentissage machine de céramiques amorphes, en particulier les céramiques polymère-dérivées et les oxydes, dans le cadre d'applications énergétiques. Ces matériaux, issus de la pyrolyse de polymères précéramiques, présentent des propriétés structurales et fonctionnelles uniques pour la conversion électrochimique de l'énergie.

Le ou la doctorant(e) développera et entraînera des modèles d'apprentissage automatique, réalisera des simulations de dynamique moléculaire ab initio (FPMD) et de théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT), et mettra en œuvre des techniques computationnelles avancées pour étudier la structure et les propriétés de ces matériaux à l'échelle atomique. L'objectif est d'établir des relations structure-propriété robustes et d'utiliser ces connaissances pour guider la conception de nouveaux matériaux céramiques amorphes optimisés pour des applications électrochimiques.
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The PhD project focuses on the machine learning modelling of amorphous ceramics, specifically polymer-derived ceramics and oxides, for energy applications. These materials originate from the pyrolysis of preceramic polymers and exhibit unique structural and functional properties for electrochemical energy conversion.

The PhD candidate will develop and train machine learning models, perform first-principles molecular dynamics (FPMD) and density functional theory (DFT) simulations, and implement advanced computational techniques to investigate the atomic-scale structure and properties of these materials. The goal is to establish robust structure-property relationships and use these insights to guide the design of novel amorphous ceramic materials tailored for electrochemical energy applications.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Enseignement supérieur

Université de Limoges

653 Sciences et Ingénierie

Profil recherché Les candidat(e)s qualifié(e)s doivent être titulaire d'un master en chimie quantique, physique, science des matériaux ou théorie de la matière condensée, avec un excellent parcours académique et une maîtrise de Python. La connaissance d'autres langages de programmation (Fortran, C et/ou C++) est un atout. Une expérience minimale en apprentissage machine, théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) et/ou dynamique moléculaire classique est fortement recommandée. Candidature Les candidat(e)s intéressé(e)s doivent envoyer un fichier PDF unique contenant : - un curriculum vitæ, - une liste de publications (le cas échéant), - une liste des examens passés avec les notes associées. Ils ou elles doivent également joindre : - une lettre de motivation (1 page maximum), - des lettres de recommandation confidentielles (à faire parvenir aux contacts indiqués ci-dessous). Seules les candidatures complètes seront examinées. Sélection L'acceptation des candidat(e)s est soumise à une sélection supplémentaire par l'École Doctorale de l'Université de Limoges. Une présentation orale obligatoire sera organisée pour les candidat(e)s présélectionné(e)s, qui seront informé(e)s de leur acceptation. Conditions de la thèse Le projet de thèse est prévu pour démarrer en octobre 2026 et durera trois ans. Date limite de candidature : 31 mai 2026. Pour plus d'informations : https://www.ircer.fr/ Contacts Dr. Assil Bouzid Courriel : assil.bouzid@unilim.fr Dr. Samuel Bernard Courriel : samuel.bernard@unilim.fr Institut de Recherche sur les Céramiques (IRCER) Centre Européen de la Céramique 12 Rue Atlantis, 87068 Limoges (France)
Qualifications: Qualified candidates are required to hold a Master degree in quantum chemistry, physics, material science or condensed matter theory with an excellent academic track record and proficiency in Python programming. Knowledge of other programming languages (Fortran, C and/or C++) is a plus. A minimal background knowledge of machine learning, density functional theory and/or classical molecular dynamics techniques is highly advantageous. How to apply: The interested PhD candidate should send a single PDF file containing: curriculum vitae, publication list (if any), and the list of passed examinations and relative marks. In addition, the interested PhD candidate should also express his/her motivations in a cover letter (1 page maximum) and arrange confidential letters of recommendation to be sent to the contact points below. Only complete applications will be processed. Assessment: Acceptance of candidates is subordinated to a further selection from the Doctoral School of the University of Limoges. A mandatory oral presentation will be scheduled for the selected candidates who will be notified of acceptance. Appointment: The PhD project is expected to start on October 2026 and the position is intended for three years. Application Deadline: May 31, 2026.