M1 MatNum: in silico design de matériaux par les sciences du numériques
Cette formation cible l'aptitude à concevoir et développer des matériaux par le design numérique de ces derniers.
Les objectifs de ce M1 sont centrés sur l’acquisition des bases et des outils indispensables à la maîtrise du domaine des sciences du numérique en Science des Matériaux pour s'insérer de manière efficace dans les secteurs innovants des secteurs industriels ou académiques.
La formation repose sur trois piliers :
- la connaissance de la relation structure-propriétés des matériaux
- l'apprentissage des techniques numériques relatives aux matériaux (méthodes issues de la Théorie de la Fonctionnelle de Densité, de la dynamique moléculaire et des simulations Monte Carlo)
- le développement de compétences en traitement massif de données (Big Data, Intelligence artificielle)
- la mise en application de ces connaissances au sein de centres de recherche industriels ou académiques par des projets menés en groupes et par des stages en immersion.
(Savoir) Maîtriser la relation structure‐propriétés des différentes classes de matériaux.
(Savoir‐faire) Comprendre et maîtriser les outils numériques pour le design de matériaux (modélisation, traitement massif de données, intelligence artificielle).
(Savoir-Faire) Savoir mettre en perspective les résultats numériques obtenus et les résultats expérimentaux (issus de la littérature ou de mesures).
(Faire‐savoir) Savoir synthétiser, mettre en forme et présenter des résultats en langues Française et Anglaise.
(Savoir‐être) Etre à même de participer/mener un projet dans le cadre d’un travail en équipe, savoir construire des relations
interpersonnelles.(Savoir‐être) Inscrire ses activités dans une démarche respectant la déontologie.
A l'issue de ce M1 les étudiants auront acquis les bases et outils indispensables au développement de matériaux par le design numérique.
Ils seront à même de poursuivre dans un M2 à dominante physique et/ou chimie des matériaux et en particulier le parcours Matériaux Numériques : In silico, design de matériaux par les sciences du numérique.
Ce M1 prépare au parcours de M2: MatNum : in silico design de Matériaux par les sciences du Numérique. Il ouvre aussi à des parcours de M2 qui requièrent un socle de compétences fort en science des matériaux ou à une poursuite en école d'ingénieurs.
Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies
Laboratoire Analyse et Modélisation pour la Biologie et l'Environnement
Laboratoire de Physique des Solides
Institut de chimie moléculaire et des matériaux d'Orsay
Groupe d'études de la matière condensée
Service de Recherches de Métallurgie Physique
Service de Recherches Métallurgiques Appliquées
Laboratoire de physique des gaz et des plasmas
Laboratoire de Génie Electrique et Electronique de Paris.
Tronc commun.
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
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Classe des matériaux et propriétés associées | 3 | 12 | 12 | |||||||
Electromagnétisme, magnétisme et matériaux | 3 | 12 | 12 | |||||||
Introduction à la Physique du Solide | 3 | 12 | 12 | |||||||
Structure des solides : cristallographie-diffraction X | 3 | 12 | 8 | 4 | ||||||
Thermodynamique et cinétique à l'état solide | 3 | 12 | 12 | |||||||
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
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Initiation à l'algorithmique et au langage C (hors python) | 5 | 30 | 21 | 25 | ||||||
Langage Python | 4 | 8 | 24 | |||||||
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
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Anglais | 4 | 32 | ||||||||
Préparation à l'insertion professionnelle | 2 | 4 | 6 | |||||||
Tronc commun.
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
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Chimie du solide | 3 | 12 | 12 | 6 | ||||||
Relations microstructure–propriétés et lois de comportement des matériaux | 3 | 12 | 12 | |||||||
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
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DFT pour la structure électronique des matériaux | 5 | 8 | 8 | |||||||
Physique statistique et simulations de dynamique moléculaire | 5 | 16 | 16 | 20 | ||||||
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
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Introduction aux bases de données (Big Data) | 4 | 12 | 22 | 25 | ||||||
Matières | ECTS | Cours | TD | TP | Cours-TD | Cours-TP | TD-TP | A distance | Projet | Tutorat |
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Projets individuels, simulations et informatique | 10 | 100 | 60 | |||||||
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Lettre de motivation.
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Tous les relevés de notes des années/semestres validés depuis le BAC à la date de la candidature.
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Curriculum Vitae.
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Dossier VAPP (obligatoire pour toutes les personnes demandant une validation des acquis pour accéder à la formation) https://www.universite-paris-saclay.fr/formation/formation-continue/validation-des-acquis-de-lexperience.
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Document justificatif des candidats exilés ayant un statut de réfugié, protection subsidiaire ou protection temporaire en France ou à l’étranger (facultatif mais recommandé, un seul document à fournir) :
- Carte de séjour mention réfugié du pays du premier asile
- OU récépissé mention réfugié du pays du premier asile
- OU document du Haut Commissariat des Nations unies pour les réfugiés reconnaissant le statut de réfugié
- OU récépissé mention réfugié délivré en France
- OU carte de séjour avec mention réfugié délivré en France
- OU document faisant état du statut de bénéficiaire de la protection subsidiaire en France ou à l’étranger.