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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Post-doctorat - Post-doc - Conception de filtres de réception assistée par machine learning - H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

La Direction des Applications Militaires (DAM) du CEA, au cœur des enjeux de la dissuasion nucléaire Française, cherche ses futurs talents. Organisme inclusif, le CEA est handi-accueillant : nos emplois sont ouverts à toutes et tous.
Associer les forces et les compétences de chacun pour atteindre nos objectifs est l'une de nos valeurs partagées par nos 4 600 salariés, répartis sur 5 centres.

Les 1 000 salariés du centre du Cesta, en Nouvelle-Aquitaine, participent au développement des armes de la force de dissuasion française.
Le centre assure le rôle d'architecte industriel des têtes nucléaires mises à la disposition des Armées françaises depuis leur conception jusqu'à leur retrait du service.
Pour garantir les performances opérationnelles des systèmes d'armes, le Cesta s'inscrit dans une démarche de simulation de haut niveau et s'appuie sur un parc de moyens d'essais exceptionnels. Parmi ceux-ci, il développe et exploite le plus grand laser d'Europe : le Laser MégaJoule (LMJ).


Venez vous investir au service de la Défense et de la Sécurité de notre pays, relever des défis scientifiques et techniques avec des moyens technologiques d'exception ! Vous contribuerez à l'excellence de la recherche et à la compétitivité de l'industrie française en construisant votre avenir dans un environnement varié et respectueux.
  

Référence

2023-30303-S1323  

Description du poste

Domaine

Electromagnétisme, génie électrique

Contrat

Post-doctorat

Intitulé de l'offre

Post-doctorat - Post-doc - Conception de filtres de réception assistée par machine learning - H/F

Sujet de stage

Le CEA réalise des essais en vol d'objets spatiaux munis d'antennes pour réaliser des fonctions spécifiques relatives aux expérimentations embarquées sur les objets. Ces objets conçus par le CEA doivent fonctionner dans des environnements électriques, mécaniques et climatiques sévères ce qui demande un recours à des conceptions utilisant des technologies particulières, parfois en rupture. En particulier, la fonction de filtrage RF en réception nécessite des composants robustes mécaniquement et d'encombrement réduit tout en assurant des performances électriques exigeantes. La technologie SIW (Substrate Integrated Waveguide) permet d'accéder à tel compromis.

Durée du contrat (en mois)

1 à 2 ans

Description de l'offre

L'évolution des techniques de fabrication additive a rendu la fabrication de composants en technologie SIW de plus en plus accessible. Le SIW consiste à réaliser un guide d'onde électromagnétique au sein d'un substrat de circuit imprimé radiofréquence (RF). Cela permet de profiter des avantages liés à la propagation en guide d'onde volumique (faibles pertes notamment) sans compromettre l'intégration circuit. La conception de guides d'ondes SIW et de composants dérivés (comme les filtres à cavités) est cependant plus complexe du fait d'un plus grand nombre de variables physiques mises en jeu dans les modèles électromagnétiques. Un stage de fin d'études de 6 mois ayant abouti à la mise au point de méthodes de conception de filtres SIW a permis de mettre en exergue les difficultés liées à la conception de composants en SIW. Parmis les difficultés rencontrées, les couplages non-triviaux entre certaines variables de conception ont été mentionnés, et c'est précisement dans ce type de situations qu'il peut être intéressant d'évaluer l'apport de méthodes issues du domaine de l'IA. Ce contrat post-doctoral propose ainsi de concevoir des outils d'aide à la conception de filtres en technologie SIW basés sur l'entraînement de réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Network - ANN).


En premier lieu, il sera nécessaire de s'approprier les travaux de conception de filtres SIW déjà menés : rapport, modèles HFSS et bibliographie associée. Une conception particulière de filtre SIW sera choisie et une étude paramétrique réalisée dans le but de constituer une première base de donnée d'entraînement. Ensuite, l'apport d'outils de machine learning comme les réseaux de neurones artificiels comme aide à la conception pourra être mis en évidence sur cette première base de donnée.
L'objectif final est de pouvoir obtenir un moyen de conception automatique, ou du moins fortement aidé par l'IA, d'une implémentation complexe de la technologie SIW.Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes. Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les salariés du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.

Profil du candidat

Formation à dominante RF et/ou antennes.
Connaissances en machine learning (ML) et réseaux de neurones.
Connaissance avancée de Python
Familiarité avec UNIX
Ansys HFSS, Python, Keras, tensorflow
Post-doc

Localisation du poste

Site

Cesta

Localisation du poste

France, Nouvelle-Aquitaine