Exploration de Données Et Apprentissage
Il y a 2 mois
**Exploration de données et apprentissage automatique pour la détection d’anomalies sur l’accélérateur d’ARRONAX.**:
- Réf
- **ABG-114733**
- Sujet de Thèse- 25/05/2023- Financement public/privé- GIP Arronax- Lieu de travail- Saint Herblain - Pays de la Loire - France- Intitulé du sujet- Exploration de données et apprentissage automatique pour la détection d’anomalies sur l’accélérateur d’ARRONAX.- Champs scientifiques- Physique
- Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)
- Mots clés- data mining, machine learning, detection d'anomalies, accélérateur de particules**Description du sujet**:
**Contexte du travail doctoral (English below)**
Le travail doctoral s’effectuera essentiellement au sein du Groupe R&D du Groupement d’Intérêt Public d’Arronax à saint Herblain qui utilise un accélérateur de particules. L’étudiant sera attaché à l’école doctorale 3MG-Nantes et a une equipe du laboratoire physique subatomique et des technologies associées (Subatech) de Nantes.
La production précise et stable de radionucléides à des fins médicales, via un accélérateur de particules, repose sur la connaissance de l'impact des réglages les plus efficaces de celui-ci. Ceci est essentiel pour sécuriser les productions dans un certain délai et selon certaines spécifications. L'environnement du cyclotron C70XP du GIP ARRONAX a été renforcé par un système de contrôle et d'acquisition dédiés, ainsi que par de nouveaux outils de diagnostics. Ceux-ci apportent des données complémentaires qui peuvent être employées à une large étude sur les réglages de la machine, l’environnement accélérateur et les évènements qui influencent les productions.
Depuis quelques années, Il y a une augmentation des méthodes d'apprentissage automatique conçues pour l'analyse du fonctionnement des accélérateurs de particules. Il est attendu que l'apprentissage automatique contribue non seulement à sécuriser davantage les irradiations de cibles, mais fasse également partie d’études qui favorisent à augmenter le nombre de particules frappant la cible, c'est-à-dire l'augmentation de la production et de la stabilité des radio-isotopes, ainsi que l’optimisation des opérations de la machine. Le sujet de la thèse se positionne dans le cadre décrit ci-dessus.
**Missions**
- les événements significatifs et détecter les anomalies,
- de faire la gestion des alarmes et le pronostic.
- le réglage et l’optimisation des réglages de l'accélérateur pour un fonctionnement efficace et en toute sécurité.
**Activités**
Le travail de thèse portera attention à la standardisation de la collecte de données en vue de possibles élargissements aux autres accélérateurs et à l’utilisation d’outils informatiques par exemple ceux fournis par le centre de calcul du CNRS/IN2P3. L’identification des anomalies systèmes (RF, vide, aimants ) et la considération de la synchronisation des données seront des éléments appréciables du développement de l’étude.
Aussi une implication expérimentale pourra être développé en relation avec les analyses suscitées concernant l’installation et l’utilisation de diagnostics faisceaux (tels que wire-scanner, moniteurs de position de faisceau et/ou moniteur de temps de vol) pour les hautes intensités. Afin de soutenir les travaux théoriques, la définition et l’implémentation d’irradiations dédiées et des protocoles associées seront favorisés. Pour ces activités, une participation au développement des systèmes de contrôles et acquisition de données opérationnelles sera nécessaire et en adéquation avec l’équipe d’opération et de maintenance de l’accélérateur."Data mining and machine learning towards anomaly detection on the Arronax accelerator."
**Work Context**
The doctoral work will be carried out mainly within the R&D Group of the Public Interest Group of Arronax in Saint Herblain, which uses a particle accelerator. The student will associated to the doctoral school 3MG of Nantes University and to a team of Subatech (laboratoire physique subatomique et des technologies associées - Nantes )
The precise and stable production of radionuclides for medical purposes, via a particle accelerator, is based on knowledge of the impact of the most efficient settings of the machine. This is essential to secure productions within a certain time frame and according to certain specifications. The environment of the GIP ARRONAX C70XP cyclotron has been reinforced by a dedicated control and acquisition system, as well as by new diagnostic tools. These provide additional data that can be used for a broad study of machine settings, the accelerating environment and events that influence production.
**Missions**
- significant events and anomaly detection,
- management of alarms and operation projection.
- adjustment and optimization of the accelerator settings for efficient and safe o
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