Stage - Placement optimal de capteurs pour le monitoring environnemental de dispersion de pollu[...]

Informations générales Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'État. Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs. Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international. Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales : • La conscience des responsabilités • La coopération • La curiosité Référence 2023-28542 Description de l'unité Localisé à Grenoble, le Leti est un institut de recherche du CEA qui s'emploie quotidiennement à faire le lien entre la recherche en micro et nanotechnologies et les applications industrielles ou grand public dans le but d'améliorer la qualité de vie de chacun. Le Leti compte plus de 2000 chercheurs de haut niveau et possède des bureaux aux US et au Japon. Au sein de cet institut, le Service Systèmes de Capteurs et Electronique pour l'Energie (SSCE) mène à travers son Laboratoire Signaux et Systèmes de Capteurs (LSSC) des activités dans le domaine de la fusion de signaux capteurs via des études en traitement du signal, en traitement de l'information, intelligence artificielle, et de l'algorithmique embarquée. Domaine Mathématiques, information scientifique, logiciel Contrat Stage Intitulé de l'offre Stage - Placement optimal de capteurs pour le monitoring environnemental de dispersion de polluants H/F Sujet de stage La pollution de l'air en milieu urbain constitue un enjeu majeur de santé publique, avec au moins 238000 morts prématurées par an en Europe dues aux particules fines PM 2.5 . A l'échelle d'une ville ou d'un quartier, il est nécessaire de mieux estimer et prévoir les niveaux de pollutions auxquels sont soumis les citoyens. Les moyens de mesures actuels consistent en un petit nombre de stations fixes, dont les mesures sont assimilées dans un modèle simplifié de la ville. Ces dernières années, la miniaturisation des capteurs a rendu possible de concevoir des approches d'estimation reposant sur un nombre élevé de capteurs disséminés dans l'environnement (crowdsensing), par exemple l'estimation de sources de pollution en milieu urbain [2]. Les performances des estimateurs sont sensibles à la localisation des capteurs dans le domaine considéré. La question est alors : où placer les capteurs dans un quartier d'une ville pour maximiser la qualité de l'estimation ? Durée du contrat (en mois) 6 Description de l'offre Des travaux antérieurs ont considéré l’assimilation de mesures d’un réseau de capteurs fixes à bas coût pour l’estimation de source de pollution atmosphérique en milieu urbain [1,2]. La géométrie du bâti rend le domaine très hétérogène avec des conditions aux limites complexes [3]. Nous avons développé une approche réduite utilisant des différences finies supportées par des fonctions à base radiale pour un modèle d’équations aux dérivées partielles (EDP) d’advection-diffusion de polluants. Différentes approches de placement existent dans la littérature. Pour la plupart, ce sont des méthodes développées spécifiquement pour une application donnée, exploitant le gradient spatial de concentration et la connaissance du champ de vent local. Pour les systèmes en dimension infinie décrits par des modèles EDP, des approches prometteuses ont été proposées [4,5,6]. L’objectif du stage est de développer une approche générique de placement optimal de capteurs dans le contexte de la dispersion atmosphérique de polluants en milieu urbain. Cette approche sera développée sur des cas d’étude simplifiés en 2D/3D, et testée sur un quartier de ville à Grenoble et/où à Paris [3]. [1] R. Lopez-Ferber, S. Leirens, D. Georges, “Source Estimation: Variational Method versus Machine Learning Applied to Urban Air Pollution”, IFAC Workshop on Control for Smart Cities, CSC 2022 [2] R. Lopez-Ferber, D. Georges, S. Leirens, “Fast Estimation of Pollution Sources in Urban Areas Using a 3D LS-RBF-FD Approach”, submitted to the European Control Conference 2024 [3] M. Mendil, S. Leirens, P. Armand, C. Duchenne, “Hazardous atmospheric dispersion in urban areas: A Deep Learning approach for emergency pollution forecast”, Environmental Modelling & Software, Volume 152, 2022 [4] D. Georges, “Optimal Location of Mobile Sensors for Environmental Monitoring”, European Control Conference (ECC), July 17-19, 2013, Zürich, Switzerland [5] D. Georges, “Optimal Location of a Mobile Sensor Continuum for Environmental Monitoring”, 1st IFAC Workshop on Control of Systems Governed by Partial Differential Equations, September 25-27, 2013, Paris, France [6] VT Nguyen, D. Georges, G. Besançon, “Optimal sensor location for overland flow network monitoring”, 3rd Conference on Control and Fault-Tolerant Systems, Barcelona, Spain, Sept. 7-9, 2016 Moyens / Méthodes / Logiciels Bases de données bibliographique, Python, Simulateur ARIA Impact 3D Profil du candidat Profil et compétences recherchés : Profil mathématiques appliquées, avec un goût pour les modèles physiques et les méthodes numériques Modèles EDP, commande optimale, optimisation Programmation Python Autonomie et capacité d'adaptation Qualité rédactionnelle Site Grenoble Localisation du poste France, Auvergne-Rhône-Alpes Ville Grenoble Critères candidat Langues Anglais (Intermédiaire) Diplôme préparé Bac+5 - Master 2 Formation recommandée Mathématiques appliquées Possibilité de poursuite en thèse Oui Disponibilité du poste 01/02/2024 #J-18808-Ljbffr