Mathématiques, information scientifique, logiciel Stage Evaluation de "Graph Neural Network" pour capteurs radar-Grenoble-H/F Dans un contexte en constante évolution vous implémenterez et proposerez des méthodes innovantes de traitement de données issues d'un capteur radar. Il s'appuiera sur des algorithmes d'intelligence artificielle, basés sur des réseaux de graphes. Les premiers cas d'usages seront dédiés à la detection de signes vitaux (frequence cardique,respiration). En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions. Éventuellement, les travaux menés donneront lieu à une publication scientifique Description du poste :La perception et l’analyse de l’environnement qui nous entoure est un enjeu majeur dans beaucoup de domaines industriels porteurs. Dans ce contexte, les algorithmes d’intelligence artificielle (IA) ont incontestablement montré leur efficacité pour des tâches liées à la vision, avec différents capteurs (caméra, lidar…). Aujourd’hui, il y a un intérêt croissant pour l’exploitation de données de capteurs radar (radio detection and ranging) par de l’IA. Le radar est en effet un capteur qui se démarque par la nature de ses données, son opérabilité (faible luminosité, mauvaise météo…) et son coût. Cependant, ils produisent des données éparses avec une faible résolution spatiale, ce qui les rend difficiles à exploiter par les algorithmes traditionnels. Récemment, les réseaux de neurones artificiels basés sur une représentation des données sous forme de graphe (Graph Neural Networks - GNN) ont montré une bonne précision sur des données de capteurs éparses et bruitées [1]. En conséquence, l’utilisation de GNN pour exploiter les données radar semble très prometteuse [2]. Le spectre d’application est large avec le véhicule intelligent (surveillance de l’habitacle), le dispositif médical (mesures de signes vitaux), détection de gestes [3] ou encore le dispositif de surveillance (détection de chutes). Qu'attendons-nous de vous ?Dans un contexte en pleine évolution et avec un fort intérêt industriel, le stagiaire implémentera et proposera des méthodes innovantes de traitement de données issues d’un capteur radar. Il s’appuiera sur des algorithmes d’intelligence artificielle, basés sur des GNN, actuellement développés au sein du laboratoire. L’étudiant(e) sera intégré(e) dans une équipe pluridisciplinaire dynamique. Il/elle bénéficiera d’une montée en compétence sur les réseaux de neurones artificiels Références : [1] Dalgaty et al, « HUGNet: Hemi-Spherical Update Graph Neural Network applied to low-latency event-based optical flow » Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2023, pp. 3952-3961 [2] Fent, et al., "RadarGNN: Transformation Invariant Graph Neural Network for Radar-based Perception," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2023, pp. 182-191. [3] Damphoffer et al. « Lightweight and Robust Embedded Radar-based #CeaList intelligence artificielle, deep learning, réseaux de neurones artificiels, graph neural networks, vi Profil recherché:Etudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2 Compétences souhaitées:Une forte motivation pour apprendre et contribuer à la recherche en intelligence artificielle. Une connaissance approfondie en informatique et langages de programmation (Python). Des connaissances en intelligence artificielle et une expérience dans les réseaux de neurones artificiels (librairies Pytorch ou Tensorflow) sont un plus. L’entretien de recrutement pourra faire référence aux trois publications citées Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles ! Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons :L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique,Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels,Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel,Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité,De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stageUn poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA,Une participation aux transports en commun à hauteur de 85%,Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu,Un restaurant d'entreprise,Une politique diversité et inclusion, 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 aménagement