(H/F) Offre de Thèse méthodes D’apprentissage
il y a 3 semaines
Cette offre est disponible dans les langues suivantes:
- Français
- Anglais
Date Limite Candidature : vendredi 1 décembre 2023
**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:(H/F) Offre de thèse "Méthodes d’apprentissage statistique pour l’analyse de spectre de masse"**
Référence : UMR5216-CHRROM-031
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : ST MARTIN D HERES
Date de publication : vendredi 10 novembre 2023
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 février 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues
**Description du sujet de thèse**:
La spectrométrie de masse est largement utilisée pour l’identification des constituants d’une solution ou d’un matériau : elle permet en effet une analyse quantitative de la composition chimique d’un échantillon avec une grande précision. Les spectres de masses (quantité d’ions détectés en fonction de leur rapport masse sur charge) obtenus sont cependant parfois délicats à analyser en fonction des conditions expérimentales et des possibles superpositions des signatures de différents éléments.
Des premières études semblent démontrer l’apport potentiel des approches de machine learning pour l’analyse des spectres de masses, actuellement menées en général par un expert, et donc parfois difficilement reproductibles.
Dans une récente étude [1], les auteurs ont proposé de synthétiser un ensemble d’apprentissage des spectres de masse, en synthétisant les spectres qu’il serait possible d’observer -avec prise en compte de la variabilité intrinsèque de ces méthodes
- en cas de présence de différent éléments atomiques ou moléculaires. Cette base apprentissage est exploitée pour proposer un système de classification par arbres, construit par une méthode de gradient boosting (GBT).
Un objectif de la thèse consiste à reproduire en partie les résultats annoncés dans cette étude dans quelques cas simples, sur des données expérimentales de spectrométrie de masse, afin d’évaluer les limites et les caractéristiques principales de cette approche. Des alternatives à cette dernière seront alors construites sur l’idée que les signatures associées à chacun des éléments, simulées pour construire la base d’apprentissage, peuvent être appréhendées comme les éléments d’un dictionnaire de fonctions élémentaires permettant de décomposer le spectre de masse observé. Ainsi, le problème d’identification des éléments présents est reformulé comme un problème de séparation de mélanges (démixage spectral linéaire) pour lequel une approche Bayesienne peut être développée, comme suggéré par Mikhalychev et al [2]. Dans un dernier temps, une étude sera poursuivie dans un cadre de clustering (absence de supervision de l’algorithme d’apprentissage), voire dans un cadre d’apprentissage semi-supervisé ou contraint (imposant que certaines signatures doivent se retrouver dans la même classe).
Les résultats attendus devront être comparés aux résultats obtenus par les méthodes GBT d’une part et confrontés à l’expertise humaine.
Ce projet s’inscrit dans la cadre de l’action COSMO-SAT du PEPR Origins
**Contexte de travail**:
- Le Gipsa-lab est un laboratoire de recherche mixte du CNRS, Grenoble-INP -UGA et de l’Université de Grenoble Alpes. Il est conventionné avec l’Inria et l’Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble. Il mène des recherches théoriques et appliquées sur l’AUTOMATIQUE, le SIGNAL, les IMAGES, la PAROLE, la COGNITION, la ROBOTIQUE et l’APPRENTISSAGE.
- Pluridisciplinaire et à l’interface entre l’humain, les mondes physiques et numériques, nos recherchent se confrontent à des mesures, des données, des observations provenant des systèmes physiques, physiologiques, cognitifs. Elles portent sur la conception de méthodologies et d’algorithmes de traitement et d’extraction de l’information, de décisions, d’actions et de communications viables, performants et compatibles avec la réalité physique et humaine. Nos travaux s’appuient sur des théories mathématiques et informatiques pour le développement de modèles et d’algorithmes, validés par des implémentations matérielles et logicielles.- De part la nature de ses recherches, Gipsa-lab est en relation directe et constante avec le milieu économique et la société.
- Son potentiel d’enseignants-chercheurs et chercheurs est investi dans la formation au niveau des universités et écoles d’ingénieurs du site grenoblois (Université Grenoble Alpes).
- Gipsa-lab développe ses recherches au travers de 16 équipes ou thèmes organisés en 4 pôles:
- Automatique e
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