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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Démonstrateur Deep Neural Network pour la gestion de ressources radios 5G H/F


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

2019-10515  

Description de l'unité

Le Laboratoire des systèmes sans fil à haut débit (LSHD) du CEA-Leti mène des recherches de pointe dans le domaine des communications sans fil pour les systèmes de communication de cinquième génération (5G), telles que la conception d'émetteurs-récepteurs, les protocoles de contrôle d'accès, la gestion des ressources radio et réseau. Ses activités couvrent : la spécification, l'optimisation, la simulation et la caractérisation de fonctions réseau jusqu'à la conception de composants SW et HW.

Délai de traitement

2 mois

Description du poste

Domaine

Systèmes d'information

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Démonstrateur Deep Neural Network pour la gestion de ressources radios 5G H/F

Sujet de stage

Ce stage a pour but de réaliser le déploiement de réseaux neuronaux profonds sur des systèmes de type androïd ou Raspberry Pi afin de démontrer l'utilité de mécanismes d'intelligence artificielle pour optimiser l'association entre terminaux mobiles et stations de base dans un réseau de communication sans fil. Le stagiaire devra également mettre en place un protocole de communication permettant l'échange d'informations entre les différentes plates-formes du démonstrateur.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Les réseaux sans fil de cinquième génération (5G) supporteront une multitude de services à travers une seule architecture caractérisée par un déploiement dense de stations de base qui exploitent de multiples technologies d'accès radio. Dans ce cadre, l'un des principaux défis auxquels les ingénieurs doivent faire face est l'optimisation de la gestion des ressources radio (RRM) par rapport aux dynamiques de l'environnement radio.

Avant de démarrer la communication, pour maximiser la performance globale du réseau tout en satisfaisant la qualité de service de chaque utilisateur, il est nécessaire d'associer correctement les terminaux mobiles aux stations de base. Par exemple, des associations sous-optimales peuvent conduire à une charge excessive du réseau pouvant entrainer de l'interférence et dégrader ainsi la performance du système. Trouver l'association optimale est un problème combinatoire NP-difficile dont la complexité augmente exponentiellement avec le nombre de stations de base et d'utilisateurs. Les solutions conventionnelles sont soit trop complexes algorithmiquement, soit sujette à une surcharge de signalisation importante, ce qui augmente la consommation d'énergie et la latence de bout en bout.

Pour faire face à cette complexité, nous avons développé une solution basée sur l'intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux profonds (DNN) et de l'apprentissage par renforcement. Dans cette solution, chaque utilisateur apprend et adapte son association de manière indépendante afin d'optimiser la performance globale du réseau.

Dans ce contexte, nous visons à mettre en œuvre le cadre théorique proposé sur un banc d'essai à petite échelle afin de démontrer son avantage en utilisant les technologies radio existantes. La/le stagiaire devra comprendre d'abord les concepts derrière l'approche proposée (DNN, 5G RRM, association d'utilisateurs et stations de base) et développera ensuite le démonstrateur. La/le stagiaire sera amené à déployer des DNNs sur des systèmes type androïd ou Raspberry Pi. Ensuite, il/elle devra mettre en place un protocole de communication permettant l'échange d'informations entre les différentes plates-formes (mobile et stations de base). Enfin, la mise en œuvre proposée sera validée en comparant la solution proposée avec les solutions proposées dans la littérature.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Python, Android-Java, Tensorflow, Keras

Profil du candidat

Nous recherchons un/une candidat(e) avec un intérêt pour la recherche et une expérience en développement logiciel embarqué. Une familiarité avec les réseaux de neurones est un plus. Les candidats potentiels doivent envoyer un CV et une lettre de motivation en format PDF avec au moins une référence aux adresses e-mail :
antonio.de-domenico@cea.fr ; mohamed.sana@cea.fr

Localisation du poste

Site

Grenoble

Localisation du poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes

Critères candidat

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Formation recommandée

Télécommunications; systemes embarqués

Possibilité de poursuite en thèse

Oui

Demandeur

Disponibilité du poste

03/02/2020