Direction scientifique
Transfert de connaissances vers l'industrie

Programme de stages

Mathématiques, information  scientifique, logiciel >> Mathématiques, information  scientifique, logiciel
37 proposition(s).

Imagerie de plaques par méthodes d'échantillonnage multimodales

DISC

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

9019

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : arnaud.recoquillay@cea.fr

De nombreuses structures industrielles peuvent être identifiées à des guides d'ondes étant donnée leur géométrie, ce qui implique que les ondes émises dans ces structures se propagent sur de longues distances, permettant ainsi l'inspection de grandes zones en peu d'acquisitions. Les signaux sont alors plus simples à exploiter, mais l'information est aussi limitée. C'est pourquoi il est nécessaire de développer des méthodes multimodales, tirant parti de la propagation complexe des ondes guidées dans le cas général.le candidat devra étudier les limites de la méthode en faisant varier les paramètres de la plaque (matériau, géométrie, fréquence de travail...). Du point de vue numérique, une réflexion sera portée sur l'accélération de l'algorithme pour s'approcher d'une application industrielle. Enfin, une étude numérique pourra être menée afin d'étendre la méthode au cas des plaques en trois dimensions, dans un premier temps dans le cas scalaire de l'acoustique pour identifier les difficultés inhérentes à cette nouvelle géométrie, avant de considérer le cas de l'élasticité. Ses objectifs sont multiples : après avoir pris en main la méthode, le candidat devra étudier les limites de la méthode en faisant varier les paramètres de la plaque (matériau, géométrie, fréquence de travail...). Du point de vue numérique, une réflexion sera portée sur l'accélération de l'algorithme pour s'approcher d'une application industrielle. Enfin, une étude numérique pourra être menée afin d'étendre la méthode au cas des plaques en trois dimensions, dans un premier temps dans le cas scalaire de l'acoustique pour identifier les difficultés inhérentes à cette nouvelle géométrie, avant de considérer le cas de l'élasticité. Ce stage est dans la suite directe de ces travaux. Ses objectifs sont multiples : après avoir pris en main la méthode, le candidat devra étudier les limites de la méthode en faisant varier les paramètres de la plaque (matériau, géométrie, fréquence de travail...). Du point de vue numérique, une réflexion sera portée sur l'accélération de l'algorithme pour s'approcher d'une application industrielle. Enfin, une étude numérique pourra être menée afin d'étendre la méthode au cas des plaques en trois dimensions, dans un premier temps dans le cas scalaire de l'acoustique pour identifier les difficultés inhérentes à cette nouvelle géométrie, avant de considérer le cas de l'élasticité. En plus de connaissances théoriques en mathématiques appliquées, le stagiaire doit avoir un goût prononcé pour la programmation ainsi qu'une curiosité concernant la modélisation et son lien avec l'expérience. Des compétences en langages Matlab / C++ seront très appréciées. En plus de connaissances théoriques en mathématiques appliquées, le stagiaire doit avoir un goût prononcé pour la programmation ainsi qu'une curiosité concernant la modélisation et son lien avec l'expérience. Des compétences en langages Matlab / C++ seront très appréciées.

Vérification autOmatique de bases de règles floues

DM2I

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

3-4 mois

Informatiques / Mathématiques

8228

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : jean-philippe.poli@cea.fr

ExpressIF est une plateforme logicielle d’Intelligence Artificielle explicative (xIA) développée au sein de notre Laboratoire d’Intelligence Artificielle et d’Apprentissage Automatique, LI3A. Combinant système expert et logique floue, elle permet notamment la création de bases de règles floues, souvent conséquentes, et qui demandent alors une vérification automatique avant d’être exploitées. Plus précisément, au cours d’un projet impliquant ExpressIF, nous construisons des bases de règles par entretiens avec plusieurs experts métiers ou par apprentissage automatique sur jeu de données. Les bases de règles obtenues peuvent néanmoins contenir des contradictions telles que: boucle infinies, conclusions contradictoires, incohérences, inconsistances. L’objectif du stage sera d’implémenter un processus de vérification de bases de règles afin d’avertir les utilisateurs d’ExpressIF des contradictions dans la base construite et de proposer les corrections éventuelles. Dans un premier temps, vous prendrez connaissance des différentes solutions de l’état de l’art préalablement ciblées par les membres de l’équipe de travail. Vous aurez également l’opportunité d’aller au-delà de l’état de l’art en proposant de nouveaux points d’attention. Vous serez ensuite amené à implémenter ces algorithmes directement au sein de la plateforme et à intégrer dans le logiciel ExpressIF l’affichage des problèmes détectés et des corrections possibles.

Conception d'une machine virtuelle pour la blockChain Tendermint

DILS

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Saclay

Ile de France

6 mois

7933

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : lea-zaynah.dargaye@cea.fr

Le stage s'’inscrit dans le cadre de travaux menés au sein d'une équipe du CEA LIST qui développe des systèmes d'information coopératifs de confiance de type blockchain et s'intéresse aux aspects protocoles distribués dans ce contexte. Le stage se déroulera au sein du LICIA sur le site du CEA à NanoINNOV . Les technologies Blockchain pourraient ouvrir des opportunités sans précédent pour la mise en œuvre de processus d'affaires en environnements coopératifs et compétitifs .Chaque fois que nous avons besoin de développer des applications impliquant des entités autonomes géographiquement distribuées qui peuvent avoir des intérêts conflictuels , une blockchain deviendra un "must have" .Bien que prometteuse , la technologie actuelle de la blockchain n'est pas assez mûre pour pouvoir être exploitée dans plusieurs secteurs . La blockchain est une technologie de stockage distribué et de transmission d'information sans organe de contrôle.La blockchain possède plusieurs propriétés comme la désintermédiation , la résilience,la transparence, l'immuabilité et l'automatisation. Le LIST/DILS/LICIA étudie et développe des solutions pour gagner en confiance dans les applications distribuées de coopération avec une approche de bout en bout :de la conception au déploiement sur un réseau .Le laboratoire utilise ainsi différentes technologies de blockchain comme Ethereum,Parity,HyperledgerFabric ou encore Tendermint.Tendermint est une blockchain poursuivant le même but qu'Ethereum en proposant une approche différente: la blockchain est une mémoire partagée où les écritures publiées sont sélectionnées par un vrai algorithme de consensus garantissant l'unicité de contenu.Tendermint ne propose pas de mécanisme de programmation d'applications pour la blockchain mais propose une interface à sa blockchain "ABCI3 qui permet de connaitre l'état unique et global de la blockchain et donc de définir des points de synchronisation. L'objectif du stage est de concevoir et spécifier une machine virtuelle au dessus de Tendermint afin de permettre l'implémentation d'applications pour la blockchain.Pour cela un langage pour des protocoles répartis au travers de la transaction de données gardée et se synchronisant sur la blockchain serait à définir ainsi que son interpréteur vers l'interface "ABCI".de plus le mécanisme de validation de ces transactions incluant la validation du respect des invariants de la blockchain et la validation des gardes sera à concevoir dans cette machine virtuelle. Le stagiaire aura pour activités : - de préparer un état de l'art sur les machines virtuelles distribuées - de concevoir une machine virtuelle permettant l'implémentation d'applications pour la blockchain •

Méthodes neuronales pour l'extraction jointe d'événements et de leurs arguments dans les textes

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7930

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : olivier.ferret@cea.fr

 Le sujet de stage se situe dans le domaine de l’extraction d’information, dont l’objectif est d’identifier des événements ou des faits dans des textes et de structurer les informations retenues. Le plus souvent, cet objectif prend la forme d’une tâche de remplissage de formulaires (templates) prédéfinis à partir de textes. Ainsi, pour un formulaire centré sur les événements sismiques, l’objectif est pour chaque tremblement de terre détecté dans un texte de localiser des informations telles que sa localisation, sa magnitude, sa date et son heure. Un extrait de texte tel que : "En visite sur place, le vice-premier ministre Besir Atalay a confirmé que 25 bâtiments s’étaient effondrés à la suite du séisme d’une magnitude de 5,6. Il s’est produit à 20h23 mercredi soir, avec un épicentre localisé dans le district d’Edremit, à 17 kilomètres au sud de Van" doit ainsi permettre à un système d’extraction d’information de remplir un formulaire typique sur les tremblements de terre qui aurait la forme suivante : FORMULAIRE « TREMBLEMENT DE TERRE » - Lieu : district d’Edremit, à 17 kilomètres au sud de Van - magnitude : 5,6 - heure : 20h23 - Date : mercredi soir    L’objectif du stage est d’étudier des approches jointes impliquant la détection des mentions d’événements et d’arguments dans un cadre de type Deep Learning. Le travail se focalisera au niveau de la phrase et commencera par examiner comment le modèle proposé par (Li et al., 2013) peut être transposé dans un cadre neuronal. Au-delà, il étudiera comment des approches jointes peuvent être définies et mises en oeuvre au travers de mécanismes plus spécifiquement liés aux réseaux de neurones comme les modèles d’attention. Pour mener ce travail, le stagiaire pourra s’appuyer sur les travaux déjà menés en extraction d’information par le laboratoire dans différents domaines (événements sismiques, finance, rapports d’inspection …) et plus particulièrement sur deux thèses portant sur l’utilisation de modèles neuronaux pour l’extraction d’événements.

Modélisation des lignes de transmission en vue du diagnostic d'un défaut naissant par réflectométrie temporelle

DACLE-S

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Saclay

Ile de France

6 mois

7926

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : wafa.benhassen@cea.fr

Le laboratoire LFIC étudie des méthodes de diagnostic embarqué de câbles visant à concevoir et développer des systèmes de détection et localisation de défauts en utilisant la réflectométrie .cependant , la détection des défauts naissants (par exemple endommagement du blindage , rayon de courbure , pincement , etc ...) sur une ligne de transmission présente un enjeu majeur puisque ces derniers sont caractérisés par des réflexions de très faible amplitude qui sont parfois non observables directement sur le réflectogramme brute .dans certaines applications, une ligne de transmission est rarement isolée mais voisine d'autres lignes de transmission appelées lignes de transmission à multiconducteurs (MTL).La structure d'une MTL augmente ainsi la complexité du diagnostic des défauts naissants par réflectométrie à cause de la présence de phénomènes de couplages électromagnétiques. D'autres perturbations pourraient se rajouter liées au bruit , aux inhomogénéités du câble , à la complexité de la topologie du réseau de câbles , etc . L'utilisation d'une référence est recommandée pour la détection et la localisation d'un défaut naissant sur des multiconducteurs .Cependant, la mesure d'une référence à partir d'un câble sain n'est pas toujours possible dans certaines applications , par exemple une application d'assemblage .au contraire , la référence mesurée pourrait introduire parfois de fausses alarmes car elle peut évoluer dans le temps suite à un déplacement d'un câble , vieillissement du câble, etc. L'utilisation de modèles de câbles et de défauts naissants permettrait de résoudre ce problème. L'objectif du stage est de développer des modèles de lignes de transmission en vue du diagnostic des défauts naissants (pincement, écrasement,endommagement du blindage ). Les modèles développés seront validés par des expérimentations sur des câbles réels et pourraient être étendus vers des réseaux de câbles plus complexes ( connecteur, splice, multi branches, etc ...). Langages et logiciels utilisés :CST studio ,Matlab

Mise au point d'une méthode de caractérisation du vieillissement d'un câble électrique hétérogène par réflectométrie

DACLE-S

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Saclay

Ile de France

6 mois

7925

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : josy.cohen@cea.fr

Les réseaux de câbles , vecteurs d'alimentation et de signaux entre systèmes ,prennent aujourd'hui une grande importance dans de nombreux domaines d'application. En particulier dans les transports aériens , les harnais de câbles sont considérés comme des systèmes critiques , soumis à des contraintes pouvant créer des défauts qui peuvent eux mêmes entrainer des accidents très graves. Afin de mieux contrôler l'état des câbles tout en évitant de couteuses immobilisations d'avion pour réaliser des inspections visuelles, le CEA/LIST a développé des techniques d'analyses de l'état des câbles sur toute leur longueur basées sur la réflectométrie. Tout comme le radar, suite à l'émission d'un signal haute fréquence depuis une extrémité d'un câble, l'écoute des échos renseigne sur l'existence d'éventuels défauts au sein de ce dernier, tel qu'un écrasement ou un court circuit .afin d'éviter les pannes futures sur certains câbles, il devient nécessaire de distinguer les hétérogénéités d'un câble liés à sa conception, d'une hétérogénéité apparaissant localement et due à un vieillissement .cette dernière est alors un signe avant coureur potentiel de l'apparition d'un court circuit ou d'une coupure du câble à terme .Ce signe parfois de moindre importance peut être difficile à distinguer des variations intrinsèques des propriétés du câble sur sa longueur . L'objectif du stage est donc de définir une méthode innovante de caractérisation des sources d'hétérogénéité . Langages et logiciels utilisés : Python,Matlab

Gestion de la configuration réseau dans un contexte Industrie 4.0

DIASI

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

7919

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : michael.boc@cea.fr

L'évolution vers les usines du futur (Industrie 4.0) s'accompagne de la mise en réseau de systèmes cyber-physique (Cyber-Physical Systems - CPS) sur les équipements de l'usine (machines et lignes de production, robots, convoyage, stockage…) capables de suivre et d'analyser la production afin d'améliorer les rendements et d'optimiser les process. Par exemple, surveiller l'utilisation des stocks pour ajuster au mieux les besoins en matières premières, analyser les pièces produites pour détecter au plus tôt des défauts (zero defect manufacturing). Cette évolution vers l'usine "connectée" permet d'envisager des concepts comme l'usine intelligente (smart factory ou usine autonome) et d'aller vers des usines plus flexibles capables de fabriquer des pièces de plus en plus personnalisées. L'objectif de ce stage est de concevoir et développer une solution de gestion de la configuration réseau dans un contexte usine du futur (Industrie 4.0) en s'appuyant notamment sur la plateforme SDN (Software Defined Networking) du laboratoire. Dans ce contexte nous considérons une usine composée de postes de travail mobiles qui peuvent être agencés de manières différentes en fonction de la production. Cette reconfiguration des postes de travail amène naturellement une reconfiguration du réseau qui pourrait être dynamique grâce à l'utilisation du SDN. Ce stage comprendra notamment les étapes suivantes : - Mettre en place un banc de test et validation reproduisant un réseau industriel dynamique piloté par OPC-UA - Définir des scénarios d'arrivées de flux de données des équipements - Démontrer leurs prise en charge dans une architecture de gestion de la configuration réseau qui sera adaptée à cette occasion - Design et implémentation des algorithmes de calcul de configuration par exemple en se basant sur un système expert (arbre de décision préétabli) permettant de gérer la configuration des mécanismes Time-Sensitive Networking (TSN) - De valider les performance des algorithmes de calcul de configuration Le banc de test sera composé d'équipements de type Raspberry Pi sur Linux sur lesquels il faudra instancier le serveur OPC-UA Le candidat pourra s'inspirer de la documentation actuelle sur les standards TSN (groupe de travail IEEE 802.1TSN).

Simulation HIL pour l'évaluation des niveaux de sureté d'une architecture basée sur l'Intelligence artificielle

DILS

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Saclay

Ile de France

6 mois

7847

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : gabriel.pedroza@cea.fr

De nombreuses applications numériques sont basées sur l'intelligence artificielle (IA) et pour des taches critiques pour les systèmes autonomes comme la détection , l'inférence et la prise de décisions. Ces fonctions sont de plus en plus utilisées pour contrôler des véhicules , drones, aéronefs, etc ... systèmes dont la criticité nécessite une évaluation , une preuve, afin de montrer leur niveau de sureté vis à vis des risques encourus .A ce propos , notre laboratoire a besoin de se doter d'un démonstrateur pour explorer et montrer la faisabilité des approches pour l'évaluation de la sureté des systèmes basés IA. Le sujet de stage vise le développement d'un simulateur qui permettra de couvrir certaines étapes du processus d'évaluation de la sureté de fonctionnement .L'évaluation des niveaux de sureté d'un système basé IA peut se faire par simulation de type hardware in the loop .Afin de mieux cadrer le périmètre du démonstrateur et garder une généricité acceptable , les choix suivants sont pris: -une architecture générique est définie en considérant trois blocs (détection, contrôle d'inférence décision,contrôle d'actionneurs -l'implémentation des fonctions contenant des algorithmes IA est faite par le biais d'un système embarqué -le simulateur doit intégrer des modules assurant la spécification de target variables , objective fonctions et la génération des vecteurs caractéristiques en considérant les exigences fonctionnelles et de sureté . -le simulateur doit être interfacé avec un ensemble des modèles haut niveau permettant la conception dirigée par les exigences pour la sureté de fonctionnement etc... Cette chaine conception simulation doit permettre tout d'abord ,l'exploration des choix de conception de l'architecture générique. Par exemple , les choix de conception pour assurer un niveau d'intégrité et disponibilité des fonctions simulées embarquées , leur coût, temps d'implémentation , etc ... ces niveaux sont déterminés et imposés suite aux analyses de la sureté de fonctionnement menées sur les modèles haut niveau et ils orientent le déroulement de la simulation.Concernant la génération des vecteurs caractéristiques , l'exploitation des bases de connaissance existantes est envisagée. Néanmoins , on pourrait se limiter à la génération aléatoire des vecteurs .Les modules pour l'apprentissage et les tests de performance doivent permettre de comparer les choix d'implémentation et leur efficacité .Pour cela , des approches trouvées dans l'état de l'art peuvent servir de référence.

Etudier les règles de programmation non vulnérable et les appliquer aux générateurs de code de l'outil Papyrus software designer

DILS

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Saclay

Ile de France

6 mois

7846

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : asma.smaoui@cea.fr

La complexité grandissante des logiciels sûrs et performants rend nécessaire la possibilité d'aborder leur conception à des niveaux élevés d'abstraction. En effet, les gains en surface , temps ou consommation qu'il est possible d'obtenir lors des transformations , tant algorithmiques qu'architecturales , pourraient être proportionnels au niveau d'abstraction considéré .Pour réduire les coûts de développement et augmenter l'évolutivité , l'ingénierie dirigée par les  modèles (IDM) représente une véritable alternative .Cette approche s'appuie principalement sur le langage UML et sur l'initiative MDA(model driven architecture) dont le principe consiste en l'élaboration de modèles indépendants de toutes plate formes et leur spécialisation via des transformations pour l'implémentation effective des systèmes .Papyrus Software Designer est l'outil du LSEA permettant le développement des systèmes embarqués en proposant des générateurs de code depuis le modèle UML vers des langages de programmation de troisième génération tel que C/C++/Java. Le stagiaire devra étudier et appliquer dans Papyrus Software Designer les règles de programmation  non vulnérable qui consistent à éviter d'utiliser certains patrons de programmation susceptibles  de provoquer des erreurs d'exécution (pas de compilation) et d'introduire par la suite des failles dans le programme généré . Le stagiaire devra en particulier : - étudier les règles de programmation qui produisent un code plus sûr ,moins vulnérable pour les logiciels sûrs - modifier le générateur de code actuel (au moins pour un des langages supporté) pour produire un code respectant les règles déjà établies

Développement d'une application de robotique collaborative

DAQUIT

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Bordeaux

Nouvelle Aquitaine

6 mois

7769

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Saclay
Laurence LOURS, DRHRS / SCP / BSLDE
Bat 524
91191 Gif-sur-Yvette cedex
e-mail : stages@cea.fr

Depuis plus de 30 ans, l’équipe robotique du CEA Tech développe et transfert vers l’industrie des solutions robotiques dans les domaines du nucléaire, aéronautique… Ces études ont fait l’objet de développements de robots et d’outils logiciels de pilotage et de supervision permettant de faciliter l’intégration et l’utilisation de la robotique dans divers contextes. L’objectif du stage est de participer à un projet d’innovation d’un outil de production d’un industriel de l’aéronautique en développant une application de robotique collaborative. Le candidat aura pour mission principale la programmation du robot. Le candidat pourra également participer à la conception d’interface mécanique entre le robot et un éventuel outil, la programmation d’une interface graphique ou réalisation d’une interface physique (par ex à l’aide boutons poussoirs, interrupteurs, LEDs..). Le candidat pourra être amené à réaliser une veille technologique d’outils robotiques et éventuellement à participer au processus d’achat de composants du système.

Inspection tomographique robotisée de pièces planes par laminographie

DISC

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

7275

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : caroline.vienne@cea.fr

Les approches classiques de tomographie industrielle par rayons X mises en œuvre pour obtenir la reconstruction 3D d'un objet d'intérêt connaissent un certain nombre de limitations. En général, l'objet doit être mis en rotation complète afin d'acquérir des vues sur 360° et doit s'inscrire complètement dans le champ de vue du détecteur. Cette contrainte limite la taille de l'objet qui peut être inspecté. Par ailleurs, pour garantir une reconstruction sans artefact, le flux de rayons X doit être suffisant pour traverser toutes les sections de l'objet, ce qui rend la tomographie classique peu compatible avec l'inspection d'objets plans présentant des rapports d'aspect importants. Ces limitations peuvent être levées par des approches de laminographie. Des trajectoires partielles en translation ou en rotation sont alors réalisées, où la source et le détecteur restent toujours du même côté de l'objet. Ces trajectoires peuvent être effectuées en déplaçant l'objet ou en gardant l'objet fixe et en mettant en mouvement de manière synchronisée la source X et le détecteur. Cette dernière solution sera considérée dans ce stage et sera appliquée sur la plateforme d'imagerie X robotisée installée au CEA List. L'objectif du stage sera l'étude par simulation des différentes trajectoires réalisables en se basant sur le logiciel de simulation tomographique CIVA CT développé au sein du département. Des optimisations de l'algorithme de reconstruction implémenté en C++ pour l'application de laminographie devront être étudiées. Enfin une inspection complète d'une pièce plane sera mise en œuvre sur la plateforme robotique d'imagerie X.

Conception d'une plateforme d'expérimentation pour les réseaux privés de blockChain

DILS

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Saclay

Ile de France

6 mois

7243

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : francois.le-fevre@cea.fr

Le stage s'’inscrit dans le cadre de travaux menés au sein d'une équipe du CEA LIST qui développe des systèmes d'information coopératifs de confiance de type blockchain et s'intéresse aux aspects protocoles distribués dans ce contexte. Le stage se déroulera au sein du LICIA sur le site du CEA à NanoINNOV . Les technologies Blockchain pourraient ouvrir des opportunités sans précédent pour la mise en œuvre de processus d'affaires en environnements coopératifs et compétitifs .Chaque fois que nous avons besoin de développer des applications impliquant des entités autonomes géographiquement distribuées qui peuvent avoir des intérêts conflictuels , une blockchain deviendra un "must have" .Bien que prometteuse , la technologie actuelle de la blockchain n'est pas assez mûre pour pouvoir être exploitée dans plusieurs secteurs . La blockchain est une technologie de stockage distribué et de transmission d'information sans organe de contrôle.La blockchain possède plusieurs propriétés comme la désintermédiation , la résilience,la transparence, l'immuabilité et l'automatisation. Le LIST/DILS/LICIA étudie et développe des solutions pour gagner en confiance dans les applications distribuées de coopération avec une approche de bout en bout :de la conception au déploiement sur un réseau .Le laboratoire utilise ainsi différentes technologies de blockchain comme Ethereum,Parity,HyperledgerFabric ou encore Tendermint.Le laboratoire explore les propriétés de ces différents implémentations comme les protocoles , la sécurité ou encore les mécanismes de consensus .Pour cela , le laboratoire cherche à posséder en interne un cluster de nano ordinateurs lui permettant de simuler un réseau privé de blockchain afin d'explorer les limitations des blockchain actuelles.Ce cluster pourra aussi servir de plateforme de démonstration pour les clients du LICIA. Description du sujet: L'objectif est de réaliser un cluster homogène de nano ordinateurs opérant comme des nœuds de blockchain homogène ou hétérogène à terme , géré via Docker  .L'état de l'art montre des implémentations mêlant par exemple Ethereum et Raspbery. La plateforme d'expérimentation développée servira de base à de futurs projets de doctorat axé sur l'étude des infrastructures sûres pour les applications coopérantes .Un couplage sera envisagé avec une plateforme de simulation développée elle aussi au sein du LICIA . Le stagiaire aura pour activités : - de définir les spécifications de la ferme de nano ordinateurs avec la sélection du type de nano ordinateur - de choisir un type de blockchain pour déployer un ensemble de nœuds avec des propriétés hétérogènes ( délai de réponse, bizanthin ou non , type de mécanisme de consensus Proof of Work -Proof of Stake) - de réaliser le cluster de nano ordinateurs avec une gestion du déploiement des nœuds de blockchain via la dockerisation - de faire une étude comparative entre deux types de configuration ou deux types de blockchain déployées •

Évaluation d'un agent conversationnel pour la formation médicale

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7174

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : gaël.de chalendar@cea.fr

Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet ANR LabForSims2 dont le but est de faire évoluer la simulation pour les professionnels de santé grâce à l’introduction de technologies innovantes. Deux grands axes technologiques (réalité mixte et analyse conversationnelle) sont inscrits dans le projet et appliqués dans deux méthodologies de simulation : jeu sérieux décrivant la stratégie diagnostique d’une urgence chirurgicale abdominale, d’une part, et mannequin haute fidélité dans un scénario de réanimation néonatale, d’autre part.  L’équipe Multimédia du LVIC est en charge, dans ce projet, du deuxième axe technologique qui traite de l’analyse conversationnelle. Dans ses travaux, elle a développé plusieurs agents conversationnels jouant les rôles de patient, de radiologue, de chirurgien, etc. pour dialoguer en langage naturel avec les étudiants en médecine.  L’objectif de ce stage est de réaliser l’évaluation scientifique des différents agents conversationnels dans le contexte médical. Le travail à réaliser consiste à collecter des données du domaine et à créer des corpus pour l’évaluation de la capacité des agents à comprendre et à dialoguer avec les étudiants en médecine pour des scénarios spécifiques. Plus spécifiquement, il s’agit de : collecter des données orales (dialogues, questions/réponses) et les transcrire en texte (à l’aide d’outils automatiques) ; annoter les données collectées ; identifier et modéliser des critères qui permettront de mener l’évaluation ; exploiter les critères et corpus pour développer et appliquer une méthodologie d’évaluation ; participer à la rédaction de publications scientifiques.

Apprentissage à partir de connaissance incertaine

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7171

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : olivier.mesnard@cea.fr

Le traitement automatique du langage (TAL, NLP en anglais) regroupe l'ensemble des technologies permettant à un ordinateur d'interpréter un énoncé en langage naturel, typiquement un document écrit ou un flux audio avec de la parole. Les investissements dans ce domaine sont en très grande croissance, tant en recherche que chez les industriels pour deux raisons principales: -  l'abondance des données, le 'big data', suscite la convoitise de beaucoup d'opérateurs mais toute la partie non structurée de ces données ne peut être véritablement exploitée qu'avec un traitement linguistique de base. - de très grands progrès ont été réalisés récemment grâce aux techniques d'apprentissage et en particulier celles à base de réseau de neurones en s’appuyant sur les représentation distribuées des mots (word embeddings). Les applications de ces technologies sont multiples dans la société du numérique : moteur de recherche, traduction automatique, outils de veille ou de recommandations... Ce stage s’inscrit dans les activités de Traitement Automatique du Langage du Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus du CEA List. Le laboratoire développe sa propre technologie d’analyse du texte qui est diffusée en open source avec la plate-forme Lima. Les systèmes de traitement linguistique ont largement adopté les technique d’apprentissage supervisé : à partir de corpus annoté (c’est-à-dire des textes pour lesquels des spécialistes de la langue ont annoté chaque mot avec des informations sur le découpage en mots, les informations sur la morphologie, sur la structure de la phrase, etc.), le système apprend un modèle qui lui permet d’analyser des textes en entrée. Quand on ne dispose pas de corpus annoté pour une tâche d'apprentissage (par exemple pour traiter une nouvelle langue) ni du budget pour le constituer, on réalise de façon automatisée un corpus dit "synthétique" par exemple issus d'une projection d'annotation crosslingue ou par alignement d'une base de connaissances sur le texte. Bien sûr, ces corpus "synthétiques"  contiennent des erreurs ou plutôt des incertitudes sur les annotations. L’objectif du stage consiste à  modéliser ces incertitudes et à les exploiter dans le processus d'apprentissage et à évaluer les amélioration des modèles produits. Les expérimentations se feront en s'appuyant sur un framework de  réseaux de neurones. L'apprentissage se fera à partir de corpus annoté fournis.

Développement d'un outil de génération de sources pour moderniser l'environnement de développement CIVA

DISC

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

7169

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : daniel.cazayus@cea.fr

Dans le cadre de l’évolution technologique de nos solutions, ce stage se propose de moderniser l’outil de description du modèle de données. Ce modèle comporte l’ensemble des informations nécessaires à l’exécution d’une simulation. Ce modèle est composé de deux couches logicielles, l’une sous forme de classes Java générées automatiquement à partir d’un document de description de structure (DTD), l’autre écrite par les développeurs afin d’apporter des fonctionnalités supplémentaires par héritage de ces classes générées. L’objectif du stage est de moderniser la première couche, tout en conservant la seconde. Ce stage se déroulera en plusieurs étapes : Veille technologique sur la description de DataObjects compatibles avec la JVM (type Kotlin Poet) Mise en œuvre de la technologie choisie pour la génération dans un projet test Implémentation du mécanisme de sérialisation / désérialisation permettant la rétrocompatibilité et l’évolutivité additive et soustractive. Mise à l’échelle de la solution pour l’intégralité du modèle de données. Les développement seront dirigées par les tests, et documentés. Mots-clés : Java DataObjects, Kotlin, Kotlin Poet, Java Poet, JSON

Développement d'un mailleur hexaédrique par sous-domaines pour les calculs éléments finis sur la thématique du contrôle non destructif.

DISC

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

7168

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : arnaud.leveque@cea.fr

Le logiciel CIVA est une plateforme d'expertise pour le contrôle non destructif, composée de modules de simulation, d'imagerie et d'analyse, qui permettent de concevoir et d'optimiser les méthodes d'inspection et de prédire leurs performances dans des configurations de contrôle réalistes. Son système d'imagerie associé à des modules de traitement de signal et de traitement d'image permet l'interprétation et l'expertise des résultats expérimentaux et de simulation. Notre objectif est d’améliorer les performances de l’imagerie. On souhaite offrir la meilleure expérience utilisateur possible, en limitant toutefois la lourdeur des algorithmes. En effet, certains des modules sont réutilisés dans des interfaces portatives tactiles, où l’interactivité est de rigueur, et toute latence à proscrire, ainsi que dans des systèmes d'acquisition où il est nécessaire d'avoir un taux de rafraîchissement supérieur à 30 images/sec. Des efforts ont déjà été menés dans cette optique, et doivent être généralisés. Plusieurs pistes d’améliorations sont encore à explorer. Travail proposé : - prendre connaissance du logiciel CIVA, des concepts architecturaux et des paradigmes de programmation mis en œuvre, - évaluer l'état des lieux de certains algorithmes de projection, notamment par profiling, - explorer plusieurs axes d'optimisation : - simplifier les algorithmes de projection, - mettre en place des caches pour éviter de réaliser plusieurs fois un même calcul (caches mémoire jvm, caches mémoire partagée, ), - paralléliser des calculs, en évitant au maximum les attentes de synchronisation, - faire de l'anticipation de requête, en précalculant la ou les n prochaines valeurs, - diminuer au maximum le travail du garbage collector : éviter des allocations fréquentes inutiles : utiliser des caches ou des pools d'objets, - étudier la pertinence des nouvelles API du jdk 8 : le framework fork/join, les évolutions de l’API Concurrency, Parallel Array, lambda-expressions…  Nous recherchons avant tout une personne capable d’être force de proposition pour des solutions innovantes, qui viendraient compléter le champ d’exploration.  Pour chaque axe d’optimisation, le stagiaire procédera à : - une analyse du gain estimé et de la pertinence de l’optimisation, - une éventuelle modélisation de l’architecture à mettre en place, - la réalisation d’une maquette, qui permettra de démontrer le gain de performance.  Différentes approches pourront être mises en concurrence, les maquettes permettront dès lors d’évaluer et de choisir la meilleure. Une fois validé, le développement d’une maquette pourra être intégré à CIVA.

Utilisation de la méthode des éléments finis multi-échelles pour la résolution numérique de l'équation des ondes avec perturbations localisées

DISC

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

mathématiques appliquées

7120

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : alexandre.imperiale@cea.fr

Parmi les différents noyaux de calculs implantés au sein de la plate-forme CIVA, le département DISC développe un outil de simulation numérique pour la modélisation de phénomènes de propagation d’ondes. Cet outil combine une approche de décomposition de domaine et la méthode des éléments finis spectraux. Bien que robuste dans un nombre important de configurations CND, il peut s’avérer coûteux lors de la prise en compte de perturbations localisées du matériau, qui nécessitent d’adapter le raffinement du maillage sous-jacent. Afin de contourner cette limitation, commune à l’ensemble des méthodes numériques, la méthode des éléments finis multi-échelles propose d’inclure, dans l’espace d’approximation standard, des fonctions de bases particulières, prenant compte de l’inhomogénéité locale. Le travail proposé ici consiste à s’inspirer des travaux déjà existant dans la littérature sur la méthode des éléments finis multi-échelles afin de l’appliquer à l’équation de propagation d’ondes, discrétisée par éléments finis spectraux. Dans un premier temps, il sera demandé de constituer une maquette sur un domaine 1D. Dans ce contexte simplifier, nous nous attarderons sur la comparaison entre une résolution par éléments finis standards et une méthode multi-échelle. Afin de rester en lien avec l’application visée, les configurations tests seront obtenues, après simplification, à partir de configurations CND concrètes, telles que le contrôle par ultrasons des matériaux composites stratifiées. L’étudiant intégrera l’équipe de modélisation du laboratoire et sera encadré par un ingénieur chercheur spécialisé dans le domaine de la modélisation et de la simulation ultrasonore. Il devra présenter un intérêt pour l’acoustique, la résolution numérique d’équations aux dérivées partielles et avoir de solides connaissances en programmation (notamment en langage C++ ou python).

Création de plans de bâtiment par système de vision

DIASI

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

7110

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : mathieu.carrier@cea.fr

Les algorithmes de SLAM (Localisation et cartographie simultanée) visuel permettent d’estimer en temps réel la trajectoire d’une (ou plusieurs) caméra(s) tout en reconstruisant sous forme d’un nuage de points 3D l’environnement observé. Ces méthodes sont utilisées dans le cadre d’applications de localisation, notamment en intérieur, dans des contextes multiples (sécurité, entretien, inspection…). Lorsque l’environnement est inconnu, notamment pour des interventions de sécurité ou de secours, la reconstitution des plans des bâtiments parcourus peut se révéler une aide précieuse pour le suivi des opérations. Ce stage s’inscrit dans le cadre d’un projet en cours au laboratoire de vision du CEA LIST et sera mené en collaboration avec le Laboratoire de Simulation Interactive qui développe des outils de modélisation automatique de structures 3D. Objectifs du stage : L’objectif du stage est donc de développer une solution permettant d’obtenir les plans 2D, puis 3D, d’un bâtiment avec une forte contrainte de temps de calcul et une puissance disponible limitée (calculateur embarqué). Ces plans seront reconstitués à partir des informations extraites à partir des images et algorithmes de localisation mis en oeuvre

Relocalisation d'une caméra par apprentissage profond

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7108

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : laëtitia.gond@cea.fr

La relocalisation d’une caméra, qui consiste à déterminer la pose d’une caméra dans une scène précédemment observée, est un problème fondamental de la vision par ordinateur et représente une brique essentielle dans de nombreuses applications telles que la navigation autonome de véhicules, la robotique, la réalité augmentée, etc. Pour traiter ce problème, les approches basées sur les points d’intérêt, consistant à mettre en correspondance des descripteurs de l’image requête (SIFT, ORB, etc) avec des points 3D de la scène reconstruite (par un algorithme de type SLAM), ont longtemps dominé en raison de leur rapidité et de leur précision. Plus récemment, de nombreuses solutions basées sur l’entrainement de réseaux convolutifs ont été proposées, souvent avec une précision qui reste en dessous des méthodes classiques, mais elles laissent entrevoir la possibilité d’obtenir une plus grande robustesse aux variations des conditions d’acquisition (luminosité, changements de point de vue, éléments instables de la scène…) par le choix judicieux des données d’apprentissage et de la structure du réseau. Objectifs: L’objectif de ce stage est d’implémenter et tester une méthode de relocalisation se basant sur un réseau de neurone siamois entrainé à estimer la pose relative entre deux caméras observant une même scène*. L’idée est d’utiliser ce réseau comme un extracteur de caractéristiques pour représenter les images et ainsi rechercher les images similaires dans une base de données d’images localisées. Le stage consistera à : ? Entrainer et tester un réseau de neurone estimant la pose relative entre deux images et déterminer la précision qu’il est possible d’obtenir sur cette pose relative, ? Implémenter et valider une méthode de relocalisation basée sur les caractéristiques apprises par ce réseau, et comparer ses performances avec celles d’une méthode basée sur les points d’intérêt, ? Proposer une méthode de calcul de la pose d’une image requête à relocaliser à partir des deux briques algorithmiques précédentes.

Localisation 3D multi-objets pour la réalité augmentée

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7106

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : steve.bourgeois@cea.fr

Aujourd’hui, le CEA List dispose d’une technologie de localisation par vision d’objets 3D, temps réel et sans marqueurs, exploitée dans l’industrie pour des applications de Réalité Augmentée. Cette solution offre à la fois une robustesse élevée et tout en permettant de localiser de façon précise la caméra réelle dans le repère du modèle 3D de l’objet suivi. Cependant, cette solution se limite actuellement à la localisation d’un seul objet à la fois. Une perspective d’évolution naturelle est donc d’étendre cette méthode au suivi multi-objets. Objectifs: L’objectif de ce stage sera donc d’étendre la méthode de localisation actuelle au suivi multi-objets. Les travaux menés se dérouleront selon deux principales étapes : - La localisation multi-objets mobiles : il s’agira de développer une solution permettant de suivre plusieurs objets se déplaçant librement les uns aux autres. Une difficulté majeure sera d’éviter l’explosion des temps de calcul. Une mutualisation entre objets des étapes de traitement sera donc à mettre en place. - La localisation multi-objets statiques : il s’agira de développer une solution permettant de suivre plusieurs objets statiques les uns par rapports aux autres, mais dont la position orientation relative des uns par rapport aux autres est inconnue. En plus du suivie, la méthode devra estimée la pose relative des objets les uns par rapport aux autres. Cette étape nécessitera d’optimiser les trajectoires des différents objets simultanément et non plus séparément. Les résultats obtenus seront illustrés au travers de démonstrateurs de Réalité Augmentée

Suivi d'objets médicaux pour la réalité virtuelle

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7105

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : romain.dupont@cea.fr

En collaboration avec la Faculté de Médecine Paris Sud, le laboratoire LVIC du CEA LIST développe un système de réalité mixte pour former le corps médical aux gestes d'urgence en néo-natalité. Dans cette formation, l'apprenant est équipé d'un casque de réalité virtuelle et évolue dans une salle constituée d'instruments médicaux et mannequins. Ce système de réalité mixte doit offrir un affichage à la fois virtuel et conforme à la réalité, de sorte que les interactions tangibles entre les éléments affichés dans le casque et les instruments médicaux réels manipulés par l’apprenant soient naturelles. Pour une expérience de réalité mixte réussie, il faut que les instruments médicaux soient précisément localisés en temps-réel dans la salle. Or ceux-ci sont de petites tailles et rendent difficile leur localisation par des méthodes traditionnelles tels que les marqueurs (Aruco par exemple) ou ondes électromagnétiques par exemple. Durant ce stage, l’étudiant devra fabriquer des instruments médicaux adaptés et réalistes par impression 3D de sorte qu’on puisse y apposer des marqueurs sans gêner leur manipulation, améliorer l’implémentation du suivi de marqueurs (précision, robustesse et vitesse) en les fusionnant avec des méthodes bas niveau à faible latence (suivi de points d'intérêt/segments/cercles par exemple). Des essais grandeur nature seront menés tout le long du stage avec un casque HTC Vive.

Etude de l'impact de différents types de données pour la localisation 3D d'un robot par deep-learning

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7104

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : mohamed.tamazousti@cea.fr

Le développement des systèmes d'apprentissage automatique est un domaine de recherche en pleine effervescence. Ces systèmes nécessitent un important jeu de données, souvent annotées par des humains : on parle alors de supervision humaine. Certaines approches permettent également un apprentissage via le monde environnant (supervision physique) [1]. Des études cognitives [2,3] proposent aussi de s’appuyer sur l'utilisation de plusieurs modalités (la vision, le son, etc.) en exploitant la synchronisation entre modalités. Par exemple, la chute d’un objet va associer la vision du mouvement et le son de l’impact. Objectifs du stage : Un robot apprenant automatiquement de son environnement doit être immergé dans un contexte riche et réaliste pour atteindre son plein potentiel. Des travaux antérieurs ont démontré les bénéfices d'un apprentissage interactif et multimodal [4, 5, 6]. L’objectif du stage est d’aller plus loin dans l’apprentissage d’un modèle d’environnement réaliste, interactif, dynamique et multimodal. En s’appuyant sur les récents progrès en simulation numérique d’environnements virtuels, plus précisément la plateforme HoME (Household Multimodal Environment) introduite par Brodeur et al. [7] qui permet aux agents de naviguer et d'interagir dans plus de 45 000 maisons conçues à partir du jeu de données SUNCG [8], il s’agira d’étudier l’impact de différents types de données utiles à la localisation 3D par réseaux-de-neurones en adressant les tâches suivantes : - Trouver comment formaliser l'environnement pour obtenir des tâches intermédiaires - Utiliser ces tâches pour apprendre (via deep learning ou reinforcement learning) une représentation uni-modale et multimodale de la scène - Utiliser ces représentations issues de combinaisons des modalités pour résoudre la tâche d’intérêt, à savoir, la localisation 3D dans la scène du robot

Localisation 3D d'objet par combinaison d'approches apprentissages (Deep Learning) et géométriques (SLAM)

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7103

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : boris.meden@cea.fr

Au cours des dernières années, les approches de localisation géométrique de type SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) et les approches de localisation basées apprentissage profond (Deep Learning) ont connu de grands succès. Il s’agit d’approches fondamentalement différentes, chacune offrant son lot d’avantages et d’inconvénients. L’objectif de ce stage sera de combiner ces deux approches au sein d’un algorithme de localisation d’objets 3D, ceci afin de tirer profit des avantages de ces deux approches. Pour y parvenir, l’étudiant se basera sur l’algorithme de SLAM contraint ainsi que de l’algorithme Deep Manta, tous deux développés au laboratoire LVIC du CEA-LIST. L’étudiant sera amené à étudier les deux approches afin de les adapter en vue de leur collaboration. La fiabilité de la méthode obtenue et la facilité de déploiement seront au coeur des préoccupations et des choix réalisés. Un démonstrateur de Réalité Augmentée sera mis en place pour illustrer les résultats de localisation obtenus. Objectifs : Prise en main de l’algorithme de détection d’objets par Deep Learning et application sur un objet de référence. 1. Intégration de la localisation Deep Learning comme contrainte dans le SLAM 2. Adaptation de la méthode Deep Learning et/ou SLAM afin d’améliorer la fiabilité et la facilité de déploiement 3. Réalisation d’un démonstrateur de Réalité Augmentée mettant en avant l’approche mixte.

Segmentation d'instances par apprentissage profond

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7098

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : florian.chabot@cea.fr

L’application principale visée par ce stage est l’analyse de scènes routières, notamment pour des applications de conduite autonome. La segmentation d’instances est un problème complexe qui se situe entre la détection d’objets (prédiction des boîtes englobantes des instances de la scène) et la segmentation sémantique (attribution d’une classe à chaque pixel de l’image). Un algorithme de segmentation d’instances est donc capable de produire un masque pour chaque objet d’intérêt de l’image. Depuis l’avènement des réseaux de neurones profonds convolutifs (CNN), un certain nombre de méthodes ont été proposées afin de solutionner cette problématique, notamment l’approche par détection Mask-RCNN. Ce système très performant n'est néanmoins pas compatible avec les contraintes temps réel que requièrent les pipelines de conduite autonome. Dans le cadre de ce stage de recherche, le stagiaire aura pour première mission d’analyser les avantages et les inconvénients des approches récentes de la littérature . Dans un second temps, il devra proposer une méthode permettant de pallier une ou plusieurs faiblesses des approches de l’état de l’art. Cette méthode devra être validée par une évaluation quantitative sur plusieurs bases de données publiques consacrées à la segmentation d’instances. Enfin, il sera amené à intégrer sa solution dans les différents algorithmes du laboratoire.

Estimation de pose 3D humaine à partir d'algorithmes

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7097

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : betrand.luvison@cea.fr

Comprendre automatiquement l’activité humaine se déroulant dans un flux vidéo est l’un des principaux challenges actuels de la vision par ordinateur. Bien que le sujet soit abordé depuis longtemps, les applications qui en résultent ne se limitent qu’à des contextes bien particuliers avec des gestes bien particuliers. L’un des prérequis à cette analyse est bien souvent l’extraction d’une information de type posture des personnes présentes de la scène, afin d’avoir une représentation beaucoup plus compacte de l’état des personnes à un instant t. C’est d’ailleurs lorsque ce type d’information a pu être extrait de manière fiable, notamment avec des capteurs tel que la Kinect, que de nettes avancées ont pu être réalisées. Les progrès notables de ces dernières années, ont notamment été réalisé pour l’estimation de squelette 2D à partir d’images RGB uniquement mais aussi pour l’estimation de squelette 3D à partir d’image RGB. Sur ce dernier point l’estimation de squelette 3D souffre encore de nombreux problèmes, tel que la robustesse face au pose inhabituelle, la robustesse dans des conditions « in the wild », c’est-à-dire dans des environnements quelconques et variés, la gestion du multi personne, etc. L’objectif du stage sera donc de s’attaquer à ces faiblesses en s’articulant autour de deux phases. La première consistera à mettre en place une plateforme d’acquisition basée sur des capteurs de type Kinect ou de « Motion Capture », permettant d’annoter facilement les images en mimant les postures 3D de personnes issues d’images « in the wild » qui ne sont pour le moment annotées qu’en 2D (COCO keypoint, MPII 2D dataset, etc). La seconde phase, consistera à exploiter ces données générées pour l’estimation de squelettes 3D sur ces images à l’aide de réseau de neurones convolutionnels qu’il faudra définir durant le stage.

Parallélisation de codes de simulation dédiés à la RV

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7092

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : gilles.rougeron@cea.fr

Dans le cadre d'applications de réalité virtuelle, les simulations sont contraintes par des obligations de calculs en temps réel. Aussi la quête de performance sur les codes est continuelle. Dans ce cadre, il reste sur CPU, deux axes d'amélioration potentiels. La programmation parallèle par tâches et la programmation vectorielle à l'aide des instructions SIMD. Le stage consistera donc d'une part à étendre l'usage d'une librairie parallèle par tâches (Intel Thread Building Blocks) sur des parties de code requérant un parallélisme complexe (pipeline, dataflow), et d'autre part, à mettre en œuvre des outils de programmation vectorielle (librairies, directives ou compilateurs dédiés) sur plusieurs parties de code propices à une accélération SIMD (calculs géométriques ou physiques). L'étudiant devra faire preuve de méthodologie et de rigueur dans sa démarche

Interaction en Réalité Mixte pour l'étude des postes de travail avec robots collaboratifs

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7090

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : claude.andriot@cea.fr

Les applications des technologies de Réalité Mixte sont nombreuses, en particulier dans le domaine du prototypage virtuel. C'est le thème du projet Factory Labs dont l'objectif est de développer une nouvelle façon d'optimiser les postes de travail avec robots collaboratifs (UR, KUa, etc.) pour l'industrie automobile et aéronautique. Le stage proposé s'adresse à un élève ingénieur en informatique et robotique qui rejoindra l'équipe projet pour participer à la conception et à la mise au point d'un nouveau système qui d'optimiser les postes de travail avec robots collaboratifs pour l'automobile et aéronautique (ergonomie, temps de cycle, etc.) basée sur des casques de réalité virtuelle et mixte de type Hololens.

Estimation temps réel de la posture des joueurs d'une VR ROOM à partir de caméras de profondeur et d'IMU

DIASI

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Saclay

Ile de France

6 mois

7089

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : jérémie.le garrec@cea.fr

Les applications des technologies de Réalité Virtuelle sont nombreuses, en particulier dans le domaine du jeu vidéo. Le stage proposé s'adresse à un élève ingénieur en informatique, robotique et vision 3D qui rejoindra l'équipe projet pour participer à la conception et à la mise au point d'un nouveau système permettant de déterminer en temps réel la posture d'un joueur. Le stage sera consacré au développement des algorithmes de tracking de joueurs de salle d'arcade VR en temps réel et en utilisant des IMU, des caméras de profondeur et un modèle biomécanique corps complet du joueur.

Intégration à la plateforme CIVA d'un intersecteur rayon surface.

DISC

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Saclay

Ile de France

6 mois

7061

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : vincent.tardif@cea.fr

Les simulations du logiciel CIVA peuvent être réalisées sur des géométries complexes, tenant compte de la variété des pièces industrielles inspectées. Dans le cadre de l’amélioration du paramétrage des simulations, ce stage se propose d’améliorer l’outil d’aide à la définition des caractéristiques des matériaux anisotropes. Notamment par la visualisation des courbes de lenteur et des courbes d’atténuations à l’aide d’outils plus élaborés que les outils actuels (représentation 3D, curseurs de mesure…). Le stage se déroulera en plusieurs étapes : Prise en main de la partie configuration des matériaux de CIVA (Interfaces Homme-Machine et code source) Veille technologique sur les bibliothèques nécessaires aux nouvelles fonctionnalités (graphiques, courbes 2D polaires…) Proposition de prototypes d’IHM Mise en place d’une architecture de type Model-View-Presenter Développement en Java 8 (JavaFX) sous Eclipse et en C++ sous Visual Studio

Détection des patrons de conception avec des techniques IA

DILS

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Saclay

Ile de France

4 à 6 mois

7017

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : chokri.mraidha@cea.fr

Le laboratoire conception de systèmes embarqués et autonomes(LSEA)  du CEA LIST travaille sur le développement d'outils et de méthodologies pour le développement sûr de systèmes temps réel embarqués. Les systèmes embarqués doivent assurer des fonctions avec des qualités de service associées tout en étant contraints en ressources de calcul, de communication et de consommation énergétique. Dans ce contexte, la pertinence des choix de conception de ces systèmes en termes de plateforme matérielle et de logiciel est primordiale. Au fil des années, l'expérience des concepteurs et les bonnes pratiques de conception logicielle sont capitalisées dans des catalogues de patrons de conception (design patterns) . De même, les mauvaises pratiques et les erreurs courantes sont quant à elles capitalisées dans des catalogues d'anti-patrons (anti-patterns) . Idéalement , l'utilisation d'un modèle de conception dans une architecture logicielle est bien documentée. En pratique , cependant ,cela est rarement le cas c'est à dire que des patrons sont utilisés à différents niveaux d'abstraction sans lien implicite avec une définition de patron de conception. En outre ,les modèles de conception ne sont pas formellement définis .L'application du même modèle de conception par différents architectes ou développeurs peut être très différente. Par conséquent , la détection d'un motif de conception dans des architectures existantes n'est pas triviale, mais cela aiderait à comprendre et ensuite à faire évoluer l'architecture .   L'objectif de ce stage est l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique pour détecter l'utilisation du modèle de conception dans des architectures existantes . Le stagiaire se verra confier les activités suivantes : - Examiner l'état de l'art pour les techniques de détection de patrons basées sur le modèle et le code , - Obtenir un ensemble de modèles d'architecture existants qui sont disponibles publiquement ou développés dans notre institut , - Augmenter l'ensemble des architectures existantes en dérivant des modèles par reverse engineering à partir du code (Papyrus SW, développé dans notre laboratoire , offre cette possibilité ) et - ou générant systématiquement des modèles appliquant certains patrons de conception. - Détecter manuellement l'utilisation des patrons de conception dans l'ensemble des modèles d'architecture existants. - Utiliser l'ensemble des modèles d'architecture comme données d'apprentissage (data set) pour l'apprentissage automatique . -Mesurer le nombre de patrons pouvant être reconnus y compris éventuellement les faux positifs .Evaluer la solution proposée en la comparant avec l'état de l'art. Des compétences en modélisation et en apprentissage automatique sont requises. Le travail devrait être intégré dans l'outil Papyrus software Designer .

Distribuer un programme OCaml

DILS

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Saclay

Ile de France

6 mois

7013

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : lea-zaynah.dargaye@cea.fr

Le stage s'’inscrit dans le cadre de travaux menés au sein d'une équipe du CEA LIST qui développe des systèmes d'information coopératifs de confiance (LICIA). L'équipe développe des apllications de type blockchain et s'intéresse aux aspects protocoles distribués dans ce contexte. Le stage se déroulera au sein du LICIA sur le site du CEA à NanoINNOV sur le plateau de Saclay. Le laboratoire étudie et développe des solutions pour gagner en confiance dans des applications distribuées de coopération avec une approche de bout en bout : de la conception au déploiement sur un réseau . L'implémentation d'interface sûre permettant la coopération entre des composants provenant de paradigmes de programmation -de langages de programmation différents et donc d'environnements d'exécution différents - est naturellement au cœur des solutions que le LICIA propose , tout comme ma mise en œuvre d'infrastructure contenant des briques tiers -permettant le passage à l'échelle et la bonne communication entre les composants d'une telle application. L'une des solutions mise en œuvre est de distribuer sur un réseau des programmes écrits en OCaml comme un web service dans une application globale distribuée dirigée par les événements filtrés via un système de Publisher subscriber et devant interagir avec des composants écrits en javascript. Description du sujet:  Sur la base des outils de programmation existant comme Eliom, js_of_ocaml, reason, le but de ce stage est de proposer une infrastructure permettant d'utiliser un programme OCaml comme une application distribuée. L'approche développée servira de base à un futur projet de doctorat axé sur l'étude des infrastructures sûres pour les applications coopérantes. Le stagiaire aura pour activités : - implémenter un encapsuleur d'une application OCaml en un web service - définir une librairie générique d'interfaçage avec un web service en OCaml pour un système Publisher subscriber - proposer un programme d'interfaçage d'un web service OCaml à un système de Publisher subscriber •

Proof of Stake based Consensus and Leader Election , a comparative study

DILS

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Saclay

Ile de France

6 mois

7007

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : antonella .delpozzo@cea.fr

Le stage s'’inscrit dans le cadre de travaux menés au sein d'une équipe du CEA LIST qui développe des systèmes d'information coopératifs de confiance (LICIA). L'équipe développe des apllications de type blockchain et s'intéresse aux aspects protocoles distribués dans ce contexte. Le stage se déroulera au sein du LICIA sur le site du CEA à NanoINNOV sur le plateau de Saclay. Les technologies Blockchain pourraient ouvrir des opportunités sans précédent pour la mise en œuvre de processus d'affaires en environnements coopératifs et compétitifs .Chaque fois que nous avons besoin de développer des applications impliquant des entités autonomes géographiquement distribuées qui peuvent avoir des intérêts conflictuels , une blockchain deviendra un "must have" .Bien que prometteuse , la technologie actuelle de la blockchain n'est pas assez mûre pour pouvoir être exploitée dans plusieurs secteurs . Dans le cadre de la conciliation entre les applications envisageables dans l'inconscient collectif d'une part et les applications réalisables grâce aux technologies actuelles de blockchain - les smart contracts - d'autre part , le laboratoire LICIA du CEA/LIST/DILS étudie les moyens de concevoir et de développer des smart contracts ( SLC) certifiées et de confiance par construction .En particulier , l'instauration de la confiance porte sur la formalisation à chaque couche impliquée dans le processus : de la conception de haut niveau jusqu'au protocole de la blockchain. Description du sujet:  Le but de ce stage est de mettre en place un environnement de simulation afin d'analyser les deux solutions ,Ouroboros et Tendermint, en se concentrant sur la façon dont la Proof of Stake est employée .L'objectif est en effet de souligner et d'analyser dans quelles conditions la sécurité et ou les conditions de vie peuvent être violées .En particulier , on s'intéressera à l'impact potentiel de mauvaise configuration de mécanisme de Proof of Stake c'est à dire les occurrences de fork et leur gestion.Le candidat retenu se joindra au laboratoire pour des systèmes d'information fiables , intelligents et auto organisateurs . Le stagiaire aura pour activités : - la préparation de l'état de l'art sur les  blockchains Tendermint et Ouroboros  , - l'élaboration d'un modèle de simulation (avec ses tests automatisés )d'ajout de nouveau bloc en cours d'exécution sur différents nœuds sur les deux approches , - la présentation des conclusions sur la sécurité et ou les garanties de vie , l'établissement des différences effectives que les deux approches apportent aux blockchains. •

Intégration à la plateforme CIVA d'un intersecteur rayon surface.

DISC

Mathématiques, information  scientifique, logiciel - Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Saclay

Ile de France

6 mois

7001

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : thibaud.fortuna@cea.fr

 Dans le cadre de la simulation d’inspection en ultrasons, le département travaille sur le développement d'un code semi-analytique basé sur une méthode d’intersection rayon/surface. Actuellement les surfaces utilisées sont des surfaces élémentaires (plan, cylindre, cône, sphère, tore) pour les cas simples, ou des surfaces triangulées pour les cas plus complexes. La triangulation introduit une approximation qui est préjudiciable quand on souhaite une simulation précise. La prise en compte de surfaces NURBS permettrait d’éviter une telle approximation.  L’objectif du stage est d’implémenter et d’intégrer à CIVA un algorithme d’intersection efficace entre un rayon et une surface NURBS. L’étudiant devra au préalable définir les structures de données C++ associées à une surface NURBS et implémenter les services d’évaluation (point, normale, courbure) et de visualisation d’une telle surface. Il effectuera ensuite une recherche bibliographique et choisira un ou plusieurs algorithmes rayon/surface qu’il implémentera en tenant compte de la contrainte d’un environnement multithread. Enfin, il intègrera cet algorithme aux codes de simulation de CIVA et comparera les résultats obtenus avec des surfaces élémentaires (cylindre, cône, etc.) et des surfaces triangulées.

Développement d'un mailleur hexaédrique par sous-domaines pour les calculs éléments finis sur la thématique du contrôle non destructif.

DISC

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Saclay

Ile de France

6 mois

6951

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : vincent.bergeaud@cea.fr

 Le département DISC travaille sur le développement d'un code éléments finis basé sur une méthode de décomposition de domaines. Dans le cadre de la simulation d'inspection en ultrasons, ce code est exploité via un couplage avec les méthodes semi-analytiques de CIVA. Dans ces simulations, on étudie l'interaction entre une onde ultrasonore se propageant au sein d'une pièce inspectée et un défaut (fissure, trou) présent au sein de la pièce. L'utilisation du code éléments finis permet d'affiner les résultats à la proximité des défauts étudiés. Le code fonctionne avec des éléments finis heaxédriques définis dans chacun des sous-domaines. Actuellement, la mise en place de maillages autour du défaut se fait à partir de défauts type pour lesquels on sait générer des maillages hexaédriques par sous-domaines. Cela limite l'application à des géométries de défauts simples. Le travail du stagiaire consistera à s'inspirer d'articles de recherche en éléments finis ou en visualisation pour développer des procédures de maillages permettant de généraliser les calculs à des défauts plus complexes (fissures ramifiées notamment).

Apprentissage profond pour l'amélioration des méthodes d'imagerie ultrasonores en contrôle non destructif

DISC

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Saclay

Ile de France

2 mois

6727

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : christophe.reboud@cea.fr

Dans le domaine du Contrôle non Destructif (CND), les méthodes d'imageries sont en plein essor : méthodes de « beamforming » pour les ultrasons, « computed tomography » pour les rayons X. Elles permettent de transformer des signaux physiques en images interprétables par les opérateurs. Cependant, Les volumes de données à traiter deviennent de plus en plus importants et de nouvelles méthodes d'analyse doivent être développées. Récemment une nouvelle technologie émerge pour la reconstruction d'images : le Deep Learning. Les premiers résultats obtenus par des équipes spécialisées semblent être prometteurs à la fois pour accélérer les algorithmes de reconstruction ou limiter le nombre de données mais aussi pour augmenter de la résolution des images reconstruites. Le Département Imagerie Système pour le Contrôle (DISC) de l'institut CEA LIST travaille activement sur le développement et l'amélioration des algorithmes de reconstruction ultrasonores de type « beamforming » (on peut citer parmi ceux-ci les algorithmes SAFT, TFM, PWI, …). L'objet du stage proposé est de développer des algorithmes alternatifs basés sur les outils de Deep Learning. Grâce au logiciel CIVA (plateforme de simulation multi-physiques en contrôle non destructif, développée au DISC), des bases de données importantes de signaux simulés pourront être rapidement générées. Elles permettront l'évaluation poussée des performances des algorithmes développés et leur comparaison aux algorithmes existants. Dans ce stage, on se limitera à la mise en place d'outils pour le traitement de signaux ultrasonores. L'étudiant devra, dans un premier temps, prendre en main le module de simulation ultrasonore de CIVA afin de générer des bases de données de signaux simulés. Il se familiarisera avec les algorithmes de reconstruction ultrasonores implémentés dans CIVA (état de l'art). Puis, il étudiera un framework de Deep Learning (Tensorflow) pour mettre en place la chaine de traitement des données ultrasonores afin de reconstruire une image des défauts dans la pièce inspectée. L'outil développé sera ensuite comparé aux algorithmes de l'état de l'art en termes de qualité d'image et de temps de calcul. Si à l'issue de ce stage les résultats sont concluants, des possibilités d'extensions à d'autres physiques seront envisagées notamment à celle des rayons X. Le framework TensorFlow pourra également être utilisé pour d'autres tâches liées à l'aide au diagnostic en CND (reconnaissance de forme, classification…).

Elagage de trie d'état adaptatif dans les Blockchains

DILS

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Saclay

Ile de France

6 mois

6110

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : sara.tucci@cea.fr

Le stage s'’inscrit dans le cadre de travaux menés au sein d'une équipe du CEA LIST qui développe des systèmes d'information coopératifs de confiance (LICIA). L'équipe développe des apllications de type blockchain et s'intéresse aux aspects protocoles distribués dans ce contexte. Le stage se déroulera au sein du LICIA sur le site du CEA à NanoINNOV sur le plateau de Saclay. Description du sujet: Bitcoin est un système de payement P2P inventé en 2008 et publié en tant que logiciel libre en 2009. Depuis sa création Bitcoin est devenu la plus importante crypto-monnaie utilisée actuellement. Ethereum a introduit une blockchain qui permet aux utilisateurs de développer , exécuter et utiliser des contrats intelligents. Un contrat intelligent est une collection de code et de données qui résident à une adresse spécifique sur la chaine de blocs Ethereum. Pour des raisons d'efficacité , dans Ethereum, contrairement à bitcoin , chaque bloc contient une racine d'état qui stocke l'état complet du système : tous les soldes de comptes , contrats intelligents et les nonces de compte sont à l'intérieur .cependant , l'un des problèmes importants , concernant les tentatives d'état est la grande quantité de données que les utilisateurs doivent stocker . Pour résoudre ce problème , une approche d'élagage d'arbres d'état a été proposée .L'idée est de compter les références à suivre lorsque les nœuds tombent de l'état trie , et à ce moments là de les supprimer , à moins que le même nœud ne soit à nouveau utilisé dans les prochains X blocs .cependant trouver la bonne valeur de X n'est pas trivial . Travail a réaliser : Sur la base de cette observation , l'objectif du stage est de développer une approche adaptative pour rendre l'élagage de l'état efficace et d'étudier les implications de l'approche développée . A cette fin , une approche d'ajustement des paramètres adaptatifs sera utilisée pour trouver la valeur X dynamique. L'approche sera d'abord testée sur un simulateur puis sur un réseau privé Ethereum. Le stagiaire aura pour activités de : -préparer un état de l'art sur les essais d'état dans les systèmes blockchain , -préparer un état de l'art sur les approches de réglage de paramètres adaptatifs , -développer un modèle de simulation fonctionnant sur un seul nœud sur un ordinateur , développer la conception finale de l'approche sur Ethereum et la tester sur un réseau privé Ethereum. •

Identification des aspects polymorphes appliquée à la transformation import des modèles

DILS

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Saclay

Ile de France

4 à 6 mois

6012

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : gabriel.pedroza@cea.fr

Les langages de programmation et approches Orientés Objets( OO) par ex.Java, supportent la notion de polymorphisme des objets. Cette notion permet l'implémentation multiple d'une notion concept sur des objets différents selon les propriétés et méthodes spécifiées .en particulier , les objets héritant d'un même objet père peuvent redéfinir les méthodes héritées pour les adapter à leur contexte local tout en gardant les propriétés héritées .Ce stage aborde le problème inverse , c'est à dire celui d'identifier les aspects polymorphes des objets définis dans des contextes OO différents - par ex. langages , méta modèles , langages de programmation différents .L'objectif global est de trouver les points communs et les spécificités des objets .L'identification des points communs et des spécificités dans deux langages méta modèles est un problème complexe car on a besoin d'analyser leur syntaxe structure ainsi que leur sémantique .Pour limiter la compléxité , on propose le schéma suivant : on considère un langage source OO (méta modèle) et des instances (modèles )et un langage cible OO (méta modèle )et des instances (modèles ) et on se propose de : -définir un ensemble de règles syntaxiques qui permettent la comparaison et mise en relation des objets associés à la même notion concept - définir un ensemble de règles syntactiques qui permettent la comparaison et mise en relation des objets associés aux notions différentes - définir et implémenter la transformation d'un objet source vers un ou plusieurs objets cible afin de compléter ces derniers en suivant les règles de transformation préalablement définies - utiliser les fonctions de transformation définies pour mapper les objets dans une instance source vers l'instance cible Le problème abordé dans ce stage se réduit souvent à l'import d'une base de connaissance vers un modèle cible .Ainsi, on peut se positionner dans la logique de transformation de modèles .Vu que le laboratoire développe des approches IDM, et l'outil Papyrus , la transformation à développer devra être basée sur l'API Eclipse Ecore .afin d'améliorer certains aspects de format xml, il est prévu que la ou le stagiaire ait besoin de parser des entrés en se basant sur des outils tel que SAX.

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