Description du poste
Dans les machines de fusion thermonucléaire (tokamaks), les systèmes d’imagerie infrarouges sont des systèmes de mesure essentiels pour contrôler la température de surface des composants face au plasma (CFPs) soumis à des flux surfaciques intenses (10 à 20 MW/m2). Néanmoins l’interprétation des images infrarouge pour le contrôle temps réel est rendu compliquée par la présence de faux points chauds dans l’image provenant des multiples réflexions dans la machine entièrement métallique et radiative.
L’objectif de ce stage est de développer un modèle de réflexion infrarouge (IR) permettant de discriminer les motifs de réflexions des vrais points chauds dans l’image infrarouge. La méthode proposée combine des méthodes d’apprentissage automatique avec une simulation de haute-fidélité.
Le candidat sera responsable du développement et du déploiement de cet outil sur le stellarator allemand W7-X. Ce travail inclut la création d'une vaste base de données d'images simulées, suffisamment représentatives des scénarios de plasma de W7-X, le traitement de ces images simulées pour l'étiquetage automatique des motifs de réflexion, ainsi que l'entraînement d'un réseau de neurones capable de filtrer les réflexions. Le stagiaire sera en interface avec les équipes allemandes de W7-X pour la création de la base de données et collaborera avec les physiciens et ingénieurs du CEA pour le choix des méthodes numériques et IA. Les développements réalisés au cours de ce stage bénéficieront également à la machine WEST (CEA).
Durée du contrat (en mois)
5-6 mois
Description de l'offre
Le travail comprend 3 principales tâches :
1) Construction d’une base de données d’images simulées. Le candidat s'appuiera sur un code existant de tracé de rayons (RT). Le candidat aura en charge la modélisation de la scène thermique du W7-X pour des scénarios de plasma définis et la simulation d’images IR pour un ensemble de caméras (incluant distorsions).
2) Labellisation automatique des données synthétiques en exploitant les métadonnées des simulations permettant de discriminer les flux réfléchis des flux émis
3) Apprentissage et évaluation sur données synthétiques et réelles d’un réseau de neurones (YOLO, Fast SCNN, etc) capable de filtrer les motifs de réflexions dans les images infrarouge à partir d’une base de données synthétiques labelisés (étape 2).
Le candidat travaillera en collaboration étroite avec des physiciens/opticiens et ingénieurs IA/ML pour le développement de ces outils dans un contexte international (tâches inscrites dans un programme européen)
Profil recherché
Image de synthèse (tracé de rayon), traitement d’images, IA/ML, optique
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