Master 2: International Centre for Fundamental Physics INTERNSHIP PROPOSAL (One page maximum) Laboratory name: IRPHE (Institut de Recherche sur les Phénomènes Hors Equilibre) CNRS identification code: UMR7342 Internship director’surname: Christophe Eloy e-mail: [email protected] Phone number: 04 13 55 20 35 Web page: www.irphe.fr/~eloy Internship location: IRPHE, 49 rue Joliot Curie, BP 146, 13384 Marseille Cedex 13 Thesis possibility after internship: Funding: YES YES If YES, which type of funding: MESR Transport de sève élaborée dans les plantes Dans le contexte actuel de changement climatique, il est primordial de pouvoir modéliser les mécanismes d’allocation et de stockage de carbone dans les plantes. Pour cela il faut en particulier étudier le réseau hydraulique qui permet la distribution des sucres via la sève élaborée, le phloème. Le phloème peut être vu comme un réseau microfluidique pour lequel les feuilles sont des sources et les différentes unités (branches, fleurs, racines, etc.) des puits. Le transport du carbone (sous forme de sucres) dans ce réseau phloémien est décrit par la théorie de Münch, qui considère que l’écoulement de la sève élaborée résulte de gradients de pression dus au chargement actif de solutés dans les sources (feuilles) et au déchargement dans les puits. Cependant, on ne sait pas comment un tel réseau peut se réguler afin que chaque puits reçoive des sucres en proportion de sa demande. C’est un problème complexe et une question importante est de savoir si une telle régulation est possible si chaque puits n’a accès qu’à une information locale, c’est-à-dire sans un contrôle global du réseau par la plante. Par ailleurs, il est important d’étudier comment ces questions peuvent être résolues dans une architecture arbitrairement complexe et ramifiée comme un arbre. Pour aborder ces problèmes, de nature interdisciplinaire, nous proposons une approche combinant des simulations numériques et des calculs théoriques d’optimisation. Il s’agira d’utiliser des outils mathématiques et informatiques, tels que l’optimisation et l’apprentissage par réseaux de neurones, pour apporter un nouveau regard sur ces problèmes à l’interface de la mécanique, la physique et la biologie. Please, indicate which speciality(ies) seem(s) to be more adapted to the subject: Condensed Matter Physics: YES Quantum Physics: NO Macroscopic Physics and complexity: Theoretical Physics: YES YES