Stage - Débruitage D'images Par Réseaux Neuronaux de Type Hopfield à Minimisation D'énergie (H/F)
il y a 5 jours
Description du poste
**Domaine**:
- Technologies micro et nano
**Contrat**:
- Stage
**Intitulé de l'offre**:
- Stage - Débruitage d'images par réseaux neuronaux de type Hopfield à minimisation d'énergie H/F
**Sujet de stage**:
- Débruitage d'images par réseaux neuronaux de type Hopfield à minimisation d'énergie
**Durée du contrat (en mois)**:
- 6
**Description de l'offre**:
- Les systèmes d’intelligence artificielle embarqués à proximité des capteurs, capables de fonctionner sous de fortes contraintes de puissance et d’énergie tout en conservant la capacité d’apprendre après déploiement, représentent un enjeu majeur pour la conception de dispositifs autonomes, robustes et respectueux des données privées. Dans ce cadre, les réseaux neuronaux dynamiques inspirés des modèles de type Hopfield, capables d’effectuer l’inférence par minimisation d’énergie, offrent une approche prometteuse pour des tâches de débruitage et de restauration d’images à la périphérie. Ces architectures permettent également d’envisager un apprentissage local sur puce, limitant les transferts de données et l’empreinte énergétique.
- Le stage porte sur le dimensionnement d’une architecture dont les synapses sont implémentées dans une matrice de mémoires résistives (RRAM), ainsi que sur la validation des algorithmes afin d’orienter la conception d’un véhicule de test. Un cas d’usage envisagé est le débruitage d’images/signaux par blocs, avec un apprentissage sur puce, permettant une adaptation progressive aux dérives du capteur ou de la scène.
- L’objectif du stage est de déterminer des points de fonctionnement répondant aux contraintes de rapidité et de consommation énergétique, dans les limites imposées par la technologie (taille des matrices, quantification des poids, variabilité des dispositifs, endurance). Sous PyTorch, vous développerez des modèles de référence de réseaux dynamiques et évaluerez différentes options architecturales, en quantifiant les compromis entre latence, qualité et énergie sous des contraintes réalistes de précision et de variabilité. Sur la base de ces résultats, vous proposerez une stratégie d’apprentissage qui permettra une adaptation aux changements du capteur ou de la scène. Enfin, vous traduirez ces conclusions en recommandations de dimensionnement matériel en vue de la réalisation d’un prototype.
**Pourquoi rejoindre notre équipe ?** Nous vous proposons:
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- Étudiant(e) de niveau Master 2 en électronique, informatique ou mathématiques appliquées, disposant de solides compétences en Python, PyTorch et en algèbre linéaire, et d’un intérêt marqué pour l’intelligence artificielle neuromorphique et embarquée.
Localisation du poste
**Site**:
- Grenoble
**Localisation du poste**:
- France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)
**Ville**:
- Grenoble
**Diplôme préparé**:
- Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs
**Possibilité de poursuite en thèse**:
- Oui
Demandeur
**Disponibilité du poste**:
- 01/02/2025
Informations générales
**Entité de rattachement**:
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
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**:2025-37681
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