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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Identification automatique, démélange spectral, machine learning, instrumentation nucleaire H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

Référence

2023-29991  

Description de l'unité

Le Laboratoire National Henri Becquerel (LNHB), implanté sur le site du CEA Paris-Saclay, est une unité du CEA LIST en charge de la métrologie française dans le domaine des rayonnements ionisants. A ce titre, Il est l'un des laboratoires nationaux de métrologie fédérés par le Laboratoire National de métrologie et d'Essais (LNE). Au sein du LNHB, les compétences du Laboratoire de Métrologie de l'Activité (LNHB-MA) sont variées et les missions du laboratoire s'étendent de la recherche et développement en instrumentation nucléaire jusqu'au transfert des méthodes de référence aux utilisateurs par le biais d'étalonnages.

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Post-doctorat

Intitulé de l'offre

Identification automatique, démélange spectral, machine learning, instrumentation nucleaire H/F

Sujet de stage

Optimisation d'une approche métrologique pour l'identification de radionucléides basée des techniques de démêlange spectral et de machine learning

Durée du contrat (en mois)

12 mois

Description de l'offre

Contexte : l’identification automatique de radionucléides à partir de mesures spectroscopiques joue un rôle clef dans différentes applications nucléaires telles que la prévention du trafic illicite de matières nucléaires, l’analyse de données expérimentales en situation de crise radiologique ou encore le démantèlement des installations nucléaires. La robustesse de la prise de décision est un élément important pour limiter les interventions d’un expert. Par ailleurs, les techniques classiques d’analyse ne sont pas adaptées à l’identification automatique pour des mesures de terrain par du personnel non-expert ou la détection d’anomalies à faible statistique. Ces applications requièrent donc des approches algorithmiques spécifiques qui peuvent être notamment basées sur des techniques de machine learning.
Le laboratoire est impliqué dans le développement d’un outil d’analyse automatique des spectres gamma à faible statistique selon une approche métrologique pouvant être appliqué avec des détecteurs scintillateurs (NaI(Tl), plastiques) ayant une faible résolution en énergie. Cette approche est fondée sur la technique du démélange spectral en utilisant l’information provenant de l’ensemble du spectre mesuré. Cette technique nécessite la construction d’une bibliothèque de spectres caractéristiques (signatures spectrales) pour chaque radionucléide à identifier et dépendant du détecteur utilisé. Développé en collaboration avec le CEA/Irfu/Lilas et l’IRSN/LMRE, le démélange spectral parcimonieux permet de répondre aux contraintes métrologiques telles que la robustesse de la prise de décision et l’estimation non biaisée des comptages associés aux radionucléides identifiés. Actuellement les études portent sur l’extension de cette approche à l’aide de techniques de machine learning dans le but de prendre en compte de la déformation des signatures spectrales due aux phénomènes d’atténuation et de diffusion Compton dans l’environnement d’une source radioactive. Ces études portent également sur l’identification des neutrons thermiques avec un détecteur NaIL dopé au lithium.

Objectifs : pour répondre aux contraintes de la mesure de terrain et en particulier à la déformation des spectres due aux interactions dans l’environnement d’une source radioactive, un modèle hybride de démélange spectral combinant des méthodes d’apprentissage statistique et de machine learning est en cours de développement dans le cadre d’une thèse de doctorat. Cette solution mathématique a pour but l’implémentation d’une estimation conjointe des signatures spectrales et des comptages associés aux radionucléides identifiés. L’étape suivante sera la quantification des incertitudes des grandeurs estimées à partir du modèle hybride. L’objectif est également d’investiguer la technique du démélange spectral dans le cas de la détection des neutrons avec un détecteur NaIL. Le futur candidat contribuera à ces différentes études dans le cadre d’une collaboration avec le CEA/Irfu/Lilas.

Moyens / Méthodes / Logiciels

Identification, démélange spectral, machine learning, instrumentation nucléaire, Python, C++

Profil du candidat

La personne recrutée sera titulaire d'un doctorat en mathématiques ou en physique nucléaire. Elle aura acquis des compétences en traitement du signal et en machine learning au cours de ses études. Le candidat devra également maîtriser un langage de programmation tel que Python. La pratique du langage C++ sera également appréciée pour des simulations rayonnements-matière.

La durée initiale du post-doctorat est de 12 mois au Laboratoire national Henri Becquerel (CEA/Saclay). Il sera effectué en collaboration avec le CEA/Irfu/Lilas avec un début souhaité durant le premier semestre 2024.

 

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

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

Ville

Saclay

Critères candidat

Langues

Anglais (Intermédiaire)

Diplôme préparé

Bac+8 - Doctorat scientifique

Formation recommandée

Doctorat

Possibilité de poursuite en thèse

Non

Demandeur

Disponibilité du poste

01/01/2024