Le stage proposé se concentre sur l’optimisation des performances de deux outils informatiques pour faciliter l'analyse de ces spectres : un algorithme de démélange spectral [2] et un outil d'intelligence artificielle basé sur un réseau de neurones convolutifs (CNN).
[2] R. André, et al., Metrological approach of gamma-emitting radionucléides identification at low statistics: application of sparse spectral unmixing to scintillator detectors, Metrologia 58 (2015)
Au cours de la première partie du stage, une bibliothèque de spectres de référence, déjà générée, devra être optimisée et enrichie. Ces spectres de grande taille devront être réduits pour faciliter leur traitement par les outils informatiques. Dans un deuxième temps, une optimisation de l'architecture des algorithmes ainsi que des fonctions de perte sera nécessaire pour accélérer les phases d'entraînement et réduire les faux positifs. Enfin, une évaluation des performances et une comparaison entre le démélangeur spectral et l'outil d'intelligence artificielle seront réalisées pour différents cas. Les résultats de ces travaux devront être validés pour une utilisation opérationnelle au sein du laboratoire. Ces travaux pourront donner lieu à la publication d'un article.

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés.
Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les collaborateurs du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.

Avoir de bonnes connaissances en langage de programmation Python ; Avoir un intérêt pour l’analyse ; Avoir un intérêt pour la mesure nucléaire ; Faire preuve de rigueur et être motivé(e) ; Être capable de travailler en équipe.

Bac+4/+5