Machine Learning pour Système RadioFréquence Intelligent H/F
Stage Grenoble (Isère) Développement informatique
Description de l'offre
Détail de l'offre
Informations générales
Entité de rattachement
Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).
Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.
Référence
2020-14583Description de l'unité
Le Leti, institut de recherche technologique de Cea Tech, a pour mission d'innover et de transférer les innovations à l'industrie. Son cœur de métier réside dans les technologies de la microélectronique, de miniaturisation des composants, d'intégration système, et d'architecture de circuits intégrés, à la base de l'internet des objets, de l'intelligence artificielle, de la réalité augmentée, de la santé connectée. Le Leti façonne des solutions différenciantes, sécurisées et fiables visant à augmenter la compétitivité de ses partenaires industriels par l'innovation technologique. L'institut est localisé à Grenoble avec deux bureaux aux USA et au Japon, et compte 1800 chercheurs.
Description du poste
Domaine
Sciences pour l'ingénieur
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Machine Learning pour Système RadioFréquence Intelligent H/F
Sujet de stage
Le principal objectif de ce stage sera la conception de classificateurs à base de machine-learning pour la détection de signaux dans le spectre radio. Le travail commencera par la génération d'ensembles de données, y compris les signaux Wi-Fi, Bluetooth et micro-ondes. Ces signaux seront générés selon les scénarios de la vie réelle. L'étudiant sera chargé de générer l'ensemble de données avec l'environnement mis en œuvre selon les scénarios qui seront décidés par la suite. Ensuite, des caractéristiques conçues par des experts seront extraites de ces signaux et sauvegardées. Différents algorithmes de machine-learning seront évalués. Les résultats de précision et de performance ainsi que les exigences de complexité de calcul de ces algorithmes seront comparés et le plus approprié sera utilisé dans le système final.
Durée du contrat (en mois)
6
Description de l'offre
Le machine learning est largement utilisé, de l'automatisation de tâches banales à l'extraction d'informations intelligentes, dans les industries de tous les secteurs et dans divers domaines de recherche.
La communication sans fil est l'un des domaines qui a commencé à bénéficier de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, la méthode classique de contrôle du réseau de communication sans fil est centralisée à la station de base qui détecte l'activité dans l'environnement et configure tous les clients en conséquence. Par exemple les téléphones mobiles ou les ordinateurs portables, reçoivent la configuration de la station de base et obéissent aveuglément. Cependant, le nombre croissant de dispositifs dans le réseau crée le besoin de dispositifs clients intelligents qui seront capables d'observer leur environnement et d'être conscients des signaux disponibles à proximité. Grâce au machine,learning, les dispositifs clients peuvent être rendus suffisamment intelligents pour fonctionner de manière autonome et se configurer en fonction des conditions environnementales. Dans ce projet, nous travaillons sur le développement conjoint du matériel radio et de l'algorithme de machine learning qui surveillera le contexte de fonctionnement et reconfigurera le matériel en conséquence. Notre équipe est composée d'experts dans différents domaines, de la conception de circuits intégrés RF et mmWave au développement de l'IA. L'étudiant aura l'occasion de bénéficier de plusieurs années d'expérience de notre équipe et pourra trouver un expert pour le conseiller sur toute question dans le domaine tout au long de l'étude.
Cette étude fournira à l'étudiant des connaissances approfondies sur les normes de communication sans fil, les conditions du spectre dans différents cas, le comportement des signaux en direct, l'extraction de caractéristiques pour les classificateurs d'apprentissage machine et divers algorithmes d'apprentissage machine.
Le système final sera une radio opportuniste basée sur l'intelligence artificielle qui surveille le spectre, classifie les signaux existants et configure la radio pour qu'elle fonctionne avec les paramètres optimaux pour le contexte détecté.
Moyens / Méthodes / Logiciels
Matlab/Python
Profil recherché
Profil du candidat
Ecole d'Ingénieur ou Master Recherche