Direction scientifique
Transfert de connaissances vers l'industrie

Programme de stages

Développement software embarqué sur un réseau de capteurs sans fil multi-usage

DPLOIRE

Composants et équipements électroniques - Composants et équipements électroniques

Nantes

Grand Ouest

6 mois

6310

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 : xavier.faure@cea.fr

Une première étape, dans ce contexte, est proposée au travers la mise en œuvre d'un tel réseau de capteurs dans les locaux du CEA Tech sur Bouguenais. Constitués de bureaux mais également d'une halle technique, plusieurs capteurs ont d'ores et déjà été identifiés pour, d'une part, qualifier les ambiances des bureaux mais également de monitorer certains postes de consommation de la halle technique d'autre part. Ainsi, les actions suivantes devront être réalisées dans le cadre du stage : • Développer le logiciel embarqué du nœud permettant de récupérer les données des capteurs • intégrer et paramétrer une stack radio pour remonter ces données jusqu'à un serveur • Optimiser la consommation énergétique des nœuds • Dimensionner, installer et configurer la partie serveur • Développer des outils pour faciliter le déploiement du réseau selon certains besoins spécifiés par les utilisateurs Une intégration de certaines briques technologiques du CEA-Tech et/ou de projets open source dédiés à cette problématique permettra au candidat de mener à bien le travail dans le temps imparti.

Elagage de trie d'état adaptatif dans les Blockchains

DILS

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

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

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

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.

Etude d'un dispositif de génération d'ondes ultrasonores de forte amplitude pour la mesure de nonlinéarités associées au vieillissement de matériaux

DISC

Instrumentation, métrologie et contrôle - Instrumentation, métrologie et contrôle

Saclay

Ile de France

5 à 6 mois

Ingénieur généraliste ou Master 2ème année

5744

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 : guillemette.ribay@cea.fr

Au cours de leur vie, les composants et structures utilisées dans de nombreux domaines (aéronautique, nucléaire, pétrolier, ferroviaire…) subissent des contraintes mécaniques et thermiques importantes conduisant à l'apparition de microfissures, elles-mêmes finissant par donner naissance à des macro-fissures qui menacent alors l'intégrité du composant. Pour des raisons évidentes de sécurité, ces composants sont alors régulièrement inspectés par des procédés de contrôle non destructifs. Si les macro-fissures d'ouverture suffisante sont généralement aisées à détecter par des techniques de CND classiques, notamment par ultrasons linéaires, il en est autrement des microfissures ou des fissures dites `fermées', c'est-à-dire dont les bords sont trop peu éloignés. Des méthodes de contrôle par ultrasons non linéaires ont été étudiées depuis une quinzaine d'année et sont prometteuses. Des phénomènes de génération de sur-harmoniques ont été mesurés avec des ondes guidées non linéaires interagissant avec des microfissures dans des composants assimilables à des plaques minces. Cependant, ces méthodes peuvent être délicates à mettre en œuvre industriellement en raison de l'usage de fortes tensions d'excitation des capteurs (sources de non linéarités indépendantes des défauts, ou bien de risques de sécurité pour les opérateurs) ; de plus, les méthodes publiées ne sont pas applicables à toute géométrie de composant ni matériau. Au CEA-LIST, un dispositif de génération d'ondes de fortes amplitudes ultrasonores a été développé (thèse de Paul Zabbal). Il utilise des tensions électriques d'excitation contenues dans une plage de valeurs classiquement utilisées lors des contrôles par ultrasons linéaires. Le dispositif exploite en effet les propriétés d'invariance par retournement temporel des ondes élastiques dans un bloc métallique réverbérant pour focaliser l'énergie en sortie du dispositif après une phase d'apprentissage et un post-traitement adéquat. L'un des objectifs de ce stage long (5 à 6 mois) sera alors d'adapter le dispositif pour le rendre compatible avec le contrôle par ultrasons non linéaires de microfissures, provoquées par les phénomènes de corrosion sous contraintes ou fatigue thermique que subissent les matériaux du nucléaire. Outre la réalisation de nombreuses expériences sur des échantillons représentatifs, des modèles pourront être développés afin d'optimiser le procédé ainsi que le post-traitement des signaux mesurés, et de rendre compte des phénomènes physiques observés.

Sécurité réactive des communications ioT

DIASI

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

Palaiseau

Ile de France

6 mois

5601

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 : alexis.olivereau@cea.fr

L'essor de l'Internet des Objets s'accompagne d'une multitude d'incidents relatifs à la sécurité. La prise de conscience des problématiques de sécurité qui s'ensuit freine l'adoption par les acteurs industriels des technologies avancées de communications IoT, ce qui ralentit le gain en compétitivité que ces technologies rendraient possible. Pour répondre à ces enjeux, le Laboratoire des Systèmes Communicants (LSC) du CEA LIST conçoit des systèmes cryptographiques et protocolaires à faibles coûts énergétique et/ou de déploiement qui ont pour but de sécuriser les communications machine à machine. Le stage proposé s'inscrit dans cette optique. Il vise à développer des solutions de sécurité pour l'Internet des Objets, en particulier dans le domaine de la détection d'intrusions. L'objectif est également de concevoir des scénarios de démonstration en parallèle des solutions techniques proposées, permettant de démontrer le bien-fondé de celles-ci. Sur la base de l'état de l'art, des spécifications des protocoles considérés et de code existant, le stagiaire concevra et implémentera des mécanismes de sécurité réactifs (orchestration et reconfiguration de sondes de détection, réponses aux attaques) s'appuyant sur des primitives de type « Machine Learning » (orchestration) et des primitives cryptographiques (réponse aux attaques). Le stage consistera également à illustrer la pertinence des travaux réalisés via l'implémentation de scénarios de démonstration. Enfin, le stagiaire sera également impliqué dans des activités de portage de son logiciel vers des plates-formes légères et/ou représentatives des environnements ciblés.

Reconnaissance d'image par deep learning appliquée à la modélisation intelligente .

DILS

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

Saclay

Ile de France

4 à 6 mois

5549

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 : shuai.li@cea.fr

Le deep learning fait partie des méthodes d'IA aujourd'hui les plus couramment rencontrées .Supporté par des réseaux de neurones, le deep learning résout des problèmes à travers l'imitation du processus d'apprentissage d'un être humain .L'efficacité du deep learning pour des problèmes de reconnaissance d'image n'est plus à démontrer et cette technique est utilisée par exemple par google image ou la conduite autonome . Lors du développement d'un système , le visuel reste un des moyens les plus efficaces pour l'échange d'idées .Souvent ces idées sont représentées graphiquement de manière plus ou moins formalisée.A cause de cette incertitude ,il est nécessaire de consacrer beaucoup de temps pour consolider les idées sous forme de modèles corrects et réutilisables .Par ailleurs , l'interopérabilité pauvre entre outils et langages freine l'échange de modèles . Dans ce contexte , nous proposons d'appliquer la reconnaissance d'image par deep learning pour construire automatiquement des modèles d'architecture à partir de représentation visuelle .Les modèles de sortie seront en UML et SysML.deux défis principaux sont à relever : 1- les éléments d'un modèle bien formé ne sont pas toujours affichés dans sa représentation visuelle et 2- tout modèle construit doit s'intégrer dans un contexte existant .Pour ces raisons , nous proposons de construire des modèles intelligemment avec le deep learning . Le stagiaire sera en charge d'évaluer différentes solutions existantes de réseau de neurones pour notre problème ou en proposer de nouvelles .Une implémentation sera faite avec les technologies frameworks et processeurs jugées le plus adaptées .La contribution sera intégrée dans le modeleur open source Papyrus développé par le laboratoire . Profitant de l'expérience du laboratoire LSEA , ce stage est l'occasion pour le ou la candidat(e) de découvrir ou approfondir ses connaissances dans le domaine de la conception de systèmes et de l'IA. Nous cherchons avant tout un candidat curieux d'apprendre la théorie scientifique derrière l'IA et ayant des facilités et le bagage technique nécessaire pour réaliser ses ambitions .De bonnes connaissances en programmation Java sont requises. Des connaissances en techniques d'intelligences artificielles et un bon niveau d'anglais sont nécessaires. La durée du stage est de 6 mois. Une poursuite en thèse sur une extension de ce sujet est possible.

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