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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Algorithmes IA pour la détection de signaux d'intérêt astrophysique dans le bruit de fond radio


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).

Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.  

Référence

2021-19041  

Description de l'unité

Situé à Saclay, en Ile-de-France sud, le CEA LIST (http://www-list.cea.fr/) est un centre de recherche scientifique et technologique dédié au développement de logiciels, de systèmes embarqués et de capteurs pour des applications destinées à la défense, la sécurité, l'énergie, le nucléaire, l'environnement et la santé. Le CEA LIST fait partie de l'écosystème dynamique et stimulant de l'Université Paris Saclay - le plus grand pôle scientifique français comptant 60 000 étudiants. Il compte plus de 700 chercheurs se focalisant sur les systèmes numériques intelligents, centrés autour de l'intelligence artificielle, l'usine du futur, l'instrumentation innovante, les systèmes cyberphysiques et la santé numérique. Au sein de cet institut, le SID/LI3A (Service d'Intelligence des Données/ Laboratoire d'Intelligence Artificielle et d'Apprentissage Automatique) travaille sur les algorithmes et méthodologies de l'intelligence artificielle et du traitement du signal. Les recherches et avancées technologiques du laboratoire sont guidées par des applications variées, pour lesquelles les spécificités et contraintes sur les données ou l'environnement d'exécution nécessitent une conception fine des IA et de leur intégration comme briques unitaires de systèmes complexes.

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Algorithmes IA pour la détection de signaux d'intérêt astrophysique dans le bruit de fond radio

Sujet de stage

Voir description de l'offre

Durée du contrat (en mois)

5-6

Description de l'offre

Quelles sont les sources des rayons cosmiques d’ultra-haute énergie, ces particules qui pleuvent du cosmos avec des énergies colossales, et dont l'origine reste mystérieuse ? Le projet GRAND (Giant Radio Array for Neutrino Detection) [1] vise à répondre à cette question, à l'aide d'un réseau de 200 000 antennes radios à travers le monde. Si la construction de cet instrument est prévue pour les années 2030, le déploiement d'un premier prototype de 300 antennes radios, GRANDProto300 est déjà en cours dans le désert du Gansu en Chine. Celui-ci sera un banc de test idéal pour développer de nouvelles techniques d’analyses centrées sur l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique et pour investiguer l'origine des rayons cosmiques dans une gamme d'énergie peu étudiée. 

Les particules cosmiques induisent dans l’atmosphère des cascades de particules secondaires qui vont générer une émission électromagnétique brève (< 100ns) que les antennes de GRAND détecteront dans la gamme 50-200 MHz. Toutefois, bien que les détecteurs soient installés dans une zone à bas bruit de fond électromagnétique, des bruits de fond radio inévitables (lignes haute-tension, communications avion-sol, …) existent et peuvent gêner la détection et l’identification des particules cosmiques.

L’objet de ce stage est de développer des algorithmes d’apprentissage automatique (de type réseaux de neurones) pour détecter les signaux astrophysiques [2]. Le ou la stagiaire aura accès à des données simulées (signal + bruit de fond), mais également à un nombre limité de signaux réels provenant de GRANDProto300.

Dans un premier temps, le travail consistera à développer un modèle de classification avec de bonnes performances dans des conditions simples (rapport signal sur bruit élevé, bruit de fond constant, …). Par la suite, en fonction des avancées, le stage pourra évoluer vers un des deux développements suivants :

- Prise en compte des antennes adjacentes. En effet, une particule cosmique peut être détectée par plusieurs antennes, et la prise en compte simultanée de plusieurs traces radio devrait permettre d’améliorer l’efficacité de détection.

- Étude de la variabilité du bruit de fond et les signaux parasites. L’environnement électromagnétique des antennes est variable dans le temps. Il sera ainsi nécessaire d’améliorer le modèle initial afin de le rendre robuste à la fois aux variations de bruit de fond, mais également aux signaux transitoires parasites (décharge dans des lignes électriques, …) qui peuvent être confondus avec des signaux d’origine astrophysique.

Ce stage s’inscrivant dans une collaboration entre le LI3A et le projet GRAND, des contacts fréquents avec les équipes de GRAND au Laboratoire de Physique Nucléaire et Haute Énergie et à l’Institut d’Astrophysique de Paris auront lieu.

[1] GRAND Website: grand.cnrs.fr

[2] https://fr.arxiv.org/abs/1901.04079v1

Profil du candidat

Le stage s’adresse à un(e) étudiant(e) du cycle ingénieur/universitaire cherchant un stage M2 et manifestant l’envie de travailler dans le milieu de la recherche.

Idéalement, le candidat suit actuellement une formation en lien avec le domaine de l’Intelligence Artificielle/Machine Learning. La maîtrise de Python est indispensable. Par contre, des connaissances en astrophysique ou en détections radio ne sont pas nécessaires.

Le/la candidat(e) devra être capable d'apporter ses idées novatrices, son enthousiasme, sa rigueur et devra faire preuve d’un esprit d’équipe prononcé.

La durée du stage est de 5-6 mois. Le stage est rémunéré.

Ce stage pourra faire l’objet d’une thèse à la rentrée 2022.

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

Saclay

Critères candidat

Langues

Anglais (Courant)

Diplôme préparé

Bac+5 - Master 2

Possibilité de poursuite en thèse

Oui

Demandeur

Disponibilité du poste

01/02/2022