• Analyse de l’incertitude liée au vent dans un parc éolien

1. Evolution des épisodes de vent faible et impact sur de la production éolienne future dans un contexte de transition énergétique
2. Prévisions saisonnières des vagues de froid à fort impact sur le secteur électrique en France: analyse du pouvoir prédictif des variables grandes échelles

1. Modèle réduit d’écoulement turbulent
2. Modèle réduit avec interpolation stochastique
3. Modèle réduit avec condition de bords variables
4. Modèle réduit d’une tour anti-gel

1. Calibration d’un modèle hydrologique à partir de données géophysiques et hydrologiques

1. Application of data analysis, ML techniques and optimisation in an extensive ocean modeling chain: Réduction des émissions CO2 par optimisation du transport maritime global, en utilisant des données open sources météo-marines (optimisation des trajectoires selon les courants marins et l'énergie des vagues).
   • Première phase - implémentation en utilisant les données historiques ERA5
   • Deuxième phase - test sur les données de prévisions GFS en simulant des embarcations virtuelles
2. Modeling tsunamis with TELEMAC – partnered internship with EDF: Modélisation adjointe des états de mers en méditerranée, en utilisant le modèle TOMAWAC de la suite TELEMAC
   • Cas simple de propagation à l'échelle régionale, en utilisant des données de bouées de vagues
   • Implémentation de l'optimisation de la fonction objectif en faisant varier les paramètres intervenant la génération et la propagation des vagues (coefficient du vent, coefficient de dissipation par whitecapping, coefficient de dissipation par déferlement..)

1. Comparaison de méthodes de modélisation de l'exposition à la pollution de l'air

1. Page web

Depuis peu, nous assistons à une augmentation spectaculaire, et bienvenue, des initiatives de la communauté scientifique pour mettre en garde contre les catastrophes environnementales. Les neurosciences peuvent contribuer activement à une meilleure compréhension à la fois des processus qui ont conduit notre société à devenir ce qu'elle est, et des processus psychologiques et neurophysiologiques permettant un changement de trajectoire. En outre, les neuroscientifiques doivent examiner attentivement comment s'adapter aux bouleversements en cours, en termes de sujets de recherche, de pratiques de recherche et de programmes d'enseignement.

Une trentaine de chercheurs/ses et ingénieur.e.s issu.e.s de 9 Laboratoire de Neurosciences d’AMU a monté un projet « What Neurosciences in the Anthropocene Era (UNITÆ) » qui vise à : - définir les questions neuroscientifiques pertinentes pour comprendre les crises environnementales actuelles et suggérer de nouvelles orientations (éco-anxiété, biais cognitifs, cout environnemental de la simulation numérique et du deep learning etc) - structurer une série de réunions interdisciplinaires afin de préciser le rôle des neurosciences à l'ère de l'Anthropocène - intégrer une vision sociologique et engager une discussion sur l'avenir de la communauté des neurosciences face à la crises climatique et écologique. - améliorer les pratiques de recherche en neurosciences en matière d'impact sur l’environnement en prolongeant des démarches existantes Si le thème vous intéresse, il est possible de réaliser un stage sur un des thèmes listés ci-dessous ou bien de co-construire sur une thèmatique qui vous serait chère.

Pour cela il vous suffira de nous écrire (prenom.nom@univ-amu.fr) en nous indiquant quelle pourrait être votre participation.

Pour plus d’information, le document intégral est disponible ici.

Julien Lefevre, Manuel Mercier et Daniele Schon pour le collectif UNITÆ

1. Sédimentation d'un matériau granulaire dans un fluide : application à la sédimentation de mélanges sable/vase

1. Assistant chef de projets