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days ago CEA

IA appliquée à la maintenance prédictive des centres de données H/F (Sciences pour l'ingénieur)

  • Stage
  • Grenoble (Isère)
  • Infra / Networks / Telecom

Job description

Domaine : Sciences pour l'ingénieur

Contrat : Stage

Description du poste :

Contexte du sujet
La moitié des incidents survenant dans les centres de données sont liés à un incident physique (panne d’alimentation, d’UPS, de climatisation, incendie, inondation…). Ces incidents peuvent avoir de graves conséquences pour les entreprises (perte de données), et conduisent celles-ci à mettre en œuvre des stratégies de duplication systématiques et coûteuses pour l’environnement (consommation énergétique doublée, stockage de matériel en surplus).
La maintenance prédictive consiste à mettre en œuvre des outils de détection précoce de ces pannes, à l’aide de capteurs (accéléromètre, microphone, température, humidité…) pour prédire les incidents, réaliser un diagnostic après panne, ou estimer la durée de vie d’un système.

Objectifs et travail à réaliser
L’objectif du stage est de développer une approche originale de la maintenance prédictive, en utilisant les techniques récentes de Machine Learning et de Deep Learning. Dans un premier temps, le stagiaire concevra un banc de mesure permettant de simuler des situations de normalité et de pannes dans un environnement contrôlé (laboratoire). Il participera à l’identification des capteurs pertinents, à la définition du protocole et il conduira les acquisitions de données correspondantes. Le stagiaire développera alors un code d’analyse des données reposant sur l’extraction de caractéristiques (diagramme temps/fréquence) et les méthodes classification par Machine Learning et/ou Deep Learning. Les outils développés seront conçus dans une optique de modularité afin d’étendre leur utilisation à d’autres domaines d’application de la maintenance prédictive (moteurs, salles blanches...)




3ème année école d'ingénieur ou master 2 avec des connaissances en méthodes de Machine Learning et sachant programmer en Python.

Ville : Grenoble