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Information

Stage - Bac+4/+5 - Traitement de signal par deep learning appliqués à l'interférométrie radiofréquence -

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Détail de l'offre

Informations générales

CEA (logo)

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.

Centre de référence de la Défense pour l'évaluation de l'efficacité des systèmes d'armes et de la vulnérabilité des infrastructures le centre de Gramat, situé dans le Lot, constitue un pôle d'excellence en détonique et en électromagnétisme de la Direction des Applications Militaires du CEA.
Dans un secteur dynamique et en pleine croissance, le centre de Gramat réalise des missions de pointe, au service de la Défense, en s'appuyant sur des compétences scientifiques et techniques de haut niveau et des moyens uniques de haute technicité.


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

2023-28393-S1273  

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

Stage - Bac+4/+5 - Traitement de signal par deep learning appliqués à l'interférométrie radiofréquence -

Sujet de stage

Ce stage de Master vise à exploiter les signaux bruts du radiointerféromètre pour déterminer simultanément de la vitesse d’un choc et de la vitesse matérielle dans des solides inertes ou énergétiques soumis à un choc soutenu. Un modèle de propagation des ondes millimétriques dans un milieu dissipatif présentant deux couches diélectriques séparées par des interfaces en mouvement a été élaboré pour adresser le cas du choc soutenu. Une résolution du problème inverse de ce modèle à deux couches avec pertes a été proposée avec l'apport du deep learning et des réseaux convolutifs, avec des méthodes d’apprentissage basées sur la modélisation des signaux bruts.
Références :
Propagation d’une Onde Millimétrique dans un matériau diélectrique à pertes soumis à un choc soutenu, J. Mapas, H. Aubert, A. Lefrançois, soumis aux XXIIèmes Journées Nationales Microondes, 8-10 juin 2022 – Limoges ;

Durée du contrat (en mois)

6 mois

Description de l'offre

Plus particulièrement, l’objectif consistera à mettre en œuvre les outils développés pour analyser les signaux expérimentaux, à valoriser le travail d’inversion du modèle de propagation par réseaux de neurones par une publication scientifique, à améliorer l’architecture des réseaux de neurones afin de pouvoir extraire de manière plus précise la vitesse de choc, la vitesse matérielle et l’indice de réfraction choqué du signal rétrodiffusé dans le matériau, et à valoriser la modélisation des phénomènes de transmission et de réflexion d’une onde électromagnétique se propageant dans un matériau soumis à un choc par la rédaction d’une publication scientifique
Le déroulement du stage est de valoriser et d’approfondir, dans un premier temps, la résolution du problème inverse par deep learning pour l’interférométrie radiofréquence, et dans un deuxième temps, de valoriser la modélisation électromagnétique des matériaux sous choc en tenant compte des pertes diélectriques.
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

Electromagnétisme, programmation (Python, …), mathématiques, traitement de signal
Deep Learning
Bac+4/+5

Localisation du poste

Site

Gramat

Localisation du poste

France, Occitanie, Lot (46)

Ville

Gramat


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