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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

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Stagiaire en traitement de données 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

2018-6727  

Délai de traitement

2 mois

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Stagiaire en traitement de données H/F

Sujet de stage

Apprentissage profond pour l'amélioration des méthodes d'imagerie ultrasonores en contrôle non destructif

Durée du contrat (en mois)

2

Description de l'offre

Dans le domaine du Contrôle non Destructif (CND), les méthodes d'imageries sont en plein essor : méthodes de « beamforming » pour les ultrasons, « computed tomography » pour les rayons X. Elles permettent de transformer des signaux physiques en images interprétables par les opérateurs. Cependant, Les volumes de données à traiter deviennent de plus en plus importants et de nouvelles méthodes d'analyse doivent être développées. Récemment une nouvelle technologie émerge pour la reconstruction d'images : le Deep Learning. Les premiers résultats obtenus par des équipes spécialisées semblent être prometteurs à la fois pour accélérer les algorithmes de reconstruction ou limiter le nombre de données mais aussi pour augmenter de la résolution des images reconstruites.
Le Département Imagerie Système pour le Contrôle (DISC) de l'institut CEA LIST travaille activement sur le développement et l'amélioration des algorithmes de reconstruction ultrasonores de type « beamforming » (on peut citer parmi ceux-ci les algorithmes SAFT, TFM, PWI, …). L'objet du stage proposé est de développer des algorithmes alternatifs basés sur les outils de Deep Learning. Grâce au logiciel CIVA (plateforme de simulation multi-physiques en contrôle non destructif, développée au DISC), des bases de données importantes de signaux simulés pourront être rapidement générées. Elles permettront l'évaluation poussée des performances des algorithmes développés et leur comparaison aux algorithmes existants.
Dans ce stage, on se limitera à la mise en place d'outils pour le traitement de signaux ultrasonores. L'étudiant devra, dans un premier temps, prendre en main le module de simulation ultrasonore de CIVA afin de générer des bases de données de signaux simulés. Il se familiarisera avec les algorithmes de reconstruction ultrasonores implémentés dans CIVA (état de l'art). Puis, il étudiera un framework de Deep Learning (Tensorflow) pour mettre en place la chaine de traitement des données ultrasonores afin de reconstruire une image des défauts dans la pièce inspectée. L'outil développé sera ensuite comparé aux algorithmes de l'état de l'art en termes de qualité d'image et de temps de calcul.
Si à l'issue de ce stage les résultats sont concluants, des possibilités d'extensions à d'autres physiques seront envisagées notamment à celle des rayons X. Le framework TensorFlow pourra également être utilisé pour d'autres tâches liées à l'aide au diagnostic en CND (reconnaissance de forme, classification…).

Moyens / Méthodes / Logiciels

Python, TensorFlow, CIVA

Localisation du poste

Site

Saclay

Lieu

Route du Cyclotron, 91400 Saclay, France

Critères candidat

Diplôme préparé

Bac+5 - Master 2

Possibilité de poursuite en thèse

Non