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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Post Doc Cartographie multi-élémentaire par micro-analyse LIBS et Intelligence Artificielle 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

2020-14111  

Description de l'unité

Au sein du Département de Physico-Chimie (DPC), le Service d'Etudes Analytiques et de Réactivité des Surfaces (SEARS) réalise des développements analytiques, méthodologiques et instrumentaux, en anticipation de futurs besoins CEA (réacteurs actuels ou futurs, aval du cycle, assainissement démantèlement) ou pour des clients externes, ou de développements plus prospectifs sur des technologies avancées.
Au SEARS, le Laboratoire de développement Analytique, Nucléaire, Isotopique et Elémentaire (LANIE) développe notamment la technique LIBS (laser-induced breakdown spectroscopy) pour l'analyse élémentaire de matériaux en environnement nucléaire et industriel, et en cartographie multi-élémentaire de matériaux, une spécialité du laboratoire reconnue sur la scène internationale.
Le post-doc est en collaboration avec le LIST, institut de CEA Tech effectuant des recherches sur les systèmes numériques intelligents. Le CEA/LIST/LVML travaille depuis près de 20 ans sur les techniques d'intelligence artificielle (IA), notamment pour le traitement de données multispectrales.

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Post-doctorat

Intitulé de l'offre

Post Doc Cartographie multi-élémentaire par micro-analyse LIBS et Intelligence Artificielle H/F

Statut du poste

Cadre

Durée du contrat (en mois)

18

Description de l'offre

La cartographie multi-élémentaire des surfaces à l’échelle microscopique permet d’étudier la morphologie, la structure et la composition de matériaux hétérogènes. Elle trouve des applications dans de très nombreux domaines en sciences des matériaux, en géologie, en biologie… Parmi les techniques employées pour cela, la LIBS (laser-induced breakdown spectroscopy) est la seule permettant de réaliser rapidement des mesures sous air ambiant, et de pouvoir détecter tous les éléments y compris les plus légers jusqu’à l’hydrogène, avec une résolution spatiale de 1 à 10 µm dans les trois axes. Cependant, à haute résolution les données de cartographie obtenues par cette technique sont par nature fortement bruitées et de grande dimension. L’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle est envisagée pour extraire le maximum d’information physico-chimique sur l’échantillon. Toutefois, les techniques courantes sont mal adaptées aux spécificités de la mesure (bruit, dimensionalité, aspect destructif). Une technique plus récente, la sparse PCA, permettrait de mieux gérer ces spécificités.

Le post-doc a pour objectif de développer un algorithme de sparse PCA pour exploiter des données de cartographie élémentaire des matériaux par la technique LIBS à haute résolution, et de démontrer l’intérêt de cette approche dans deux cas ciblés pour lesquels l’approche usuelle est limitée : la mesure du chlore dans le béton, et l’analyse du strontium dans des prélèvements pariétaux. La démarche générale consistera à coupler étroitement l’acquisition de données expérimentales et le développement IA, et de comparer systématiquement les résultats obtenus à ceux d’approches plus conventionnelles (traitement univarié standard, et approches multivariées classiques telles que la PCA, le clustering…), en termes physico-chimiques (extraction et interprétation des cartographies) et algorithmiques (caractère opérationnel, vitesse de traitement…).

Au-delà de l’amélioration attendue des performances de la cartographie élémentaire haute résolution par LIBS, ce projet permettra également de caractériser le fonctionnement de l’algorithme de sparse PCA développé, à partir de données physiques « sur mesure ». L’impact du projet sera double : un élargissement du champ d’applications de la technique (plus sensible, plus rapide, moins chère), et une meilleure adéquation entre les propriétés des algorithmes d’IA et les spécificités des données traitées.

Profil du candidat

Doctorat en IA ou chimiométrie ou instrumentation ou analyse de surface.
Le post-doc proposé est à cheval entre développement IA et instrumentation, le (la) candidat(e) doit avoir une motivation pour les deux aspects.

Equipements de micro-analyse LIBS
Matlab, toolboxes d'IA, codes propriétaires (LIST)

Localisation du poste

Site

Saclay

Localisation du poste

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

Ville

Saclay

Demandeur

Disponibilité du poste

01/12/2020