Analyse de signaux et construction de modèles à base de deep learning

Sciences pour l'ingénieur Stage - Bac+4/+5 - Analyse de signaux et construction de modèles à base de deep learning - H/F Le CEA Gramat est le centre d’expertise du CEA DAM (Direction des applications militaires) dans le domaine de l’électromagnétisme. Il réalise à ce titre des études de vulnérabilité de matériels soumis à des agressions électromagnétiques diverses. Ces études s’appuient sur des moyens de simulations numériques et expérimentaux. Dans ce contexte, de nombreux signaux temporels et fréquentiels sont collectés. L'analyse de ces signaux est souvent chronophage et peut être imprécise dans la recherche des différents paramètres des formes temporelles. Concernant les courbes d'impédances fréquentielles notamment, la construction d'un modèle électrique équivalent peut être approximative suivant les signaux et devenir fastidieuse. L'objectif de ce stage est d'intégrer de l'intelligence artificielle dans ces analyses et notamment du deep learning. Les objectifs sont différents suivant la nature des signaux : - Dans le domaine temporel : recherche automatique de paramètres influents (temps de montée, amplitude, dV/dt, I²t, énergie, ..) parmi une base de données de courbes de tensions et courants où des évènements redoutés ont pu se produire ou non ; - Dans le domaine fréquentiel : construction de schémas électriques équivalents constitués de composants passifs en faisant du fitting précis sur des courbes d'impédances fréquentielles issues de mesures ou de calculs. 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. Etudiant(e) en cycle ingénieur (école d'ingénieurs, master universitaire) spécialisé en mathématiques appliquées, traitement du signal. Domaines : machine learning, deep learning, traitement du signal. Autonomie, sens de l'organisation, curiosité, sens pratique, esprit d’équipe, bonne communication orale et écrite (français/anglais). Python, Matlab Bac+4/+5