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The ad says“Les interactions qui ont lieu entre les neutrons émis et la matière peuvent être simulées par des codes Monte-Carlo et des bases de données nucléaires. Ce type de simulations par des modèles MCNP est couramment utilisé à Sodern, mais reste complexe à mettre en œuvre et coûteux en temps de calcul. L'objectif de ce stage est donc de tester un autre type de génération de spectres gammas, basé sur l'utilisation de modèles de diffusion, à l'instar de ceux utilisés en IA générative.”
The ad says“Les interactions qui ont lieu entre les neutrons émis et la matière peuvent être simulées par des codes Monte-Carlo et des bases de données nucléaires. Ce type de simulations par des modèles MCNP est couramment utilisé à Sodern, mais reste complexe à mettre en œuvre et coûteux en temps de calcul. L'objectif de ce stage est donc de tester un autre type de génération de spectres gammas, basé sur l'utilisation de modèles de diffusion, à l'instar de ceux utilisés en IA générative.”
The ad says“Les interactions qui ont lieu entre les neutrons émis et la matière peuvent être simulées par des codes Monte-Carlo et des bases de données nucléaires. Ce type de simulations par des modèles MCNP est couramment utilisé à Sodern, mais reste complexe à mettre en œuvre et coûteux en temps de calcul. L'objectif de ce stage est donc de tester un autre type de génération de spectres gammas, basé sur l'utilisation de modèles de diffusion, à l'instar de ceux utilisés en IA générative.”
The ad says“· Benchmark des différentes techniques de diffusion afin de choisir la plus pertinente pour faire de la génération de spectres avec des informations de contexte (composition atomiques, capteurs divers…) pour nos sondes minières. Il faudra regarder en particulier différents modèles de bruit (gaussien, EDS, dynamique brownienne / markovienne…) et différentes architectures de réseaux de neurones pour le processus de diffusion inverse, qui soient adaptés au traitement de spectres.”

Sodern, filiale d'ArianeGroup, est une entreprise française de très haute technologie, qui met son expertise au service des marchés du spatial, de la Défense et de l'analyse de la matière, depuis près de 60 ans.

Notre ambition : mettre notre esprit pionnier au service de la sécurisation et de l'exploration de la Terre comme de l'Espace !

Sodern se caractérise par le haut niveau d'engagement et la passion de ses équipes. Elle offre les challenges propres à une société de haute technologie d'envergure mondiale, couplés à la culture de polyvalence d'une entreprise à taille humaine. Confiance, délégation, responsabilité, amélioration continue sont les principes fondateurs de notre culture d'entreprise.

L'égalité femmes-hommes est pour nous un engagement et une priorité. Sodern applique strictement les mêmes critères d'évaluations aux femmes et aux hommes, sur le plan du recrutement comme sur le plan de la valorisation des talents et de la promotion professionnelle, et promeut une culture d'égalité et de respect.

Basés sur la technologie d'interrogation neutrons/gamma dite PFTNA, Sodern développe et produit des équipements d'analyse pour les besoins de l'industrie minière. Ces systèmes permettent d'analyser en temps réel, la composition élémentaire d'importants volumes de matière.

Les interactions qui ont lieu entre les neutrons émis et la matière peuvent être simulées par des codes Monte-Carlo et des bases de données nucléaires. Ce type de simulations par des modèles MCNP est couramment utilisé à Sodern, mais reste complexe à mettre en œuvre et coûteux en temps de calcul. L'objectif de ce stage est donc de tester un autre type de génération de spectres gammas, basé sur l'utilisation de modèles de diffusion, à l'instar de ceux utilisés en IA générative.

Dans le cadre de ce stage, nous nous intéresserons aux données spectrales de la sonde FastGrade™, utilisée par des compagnies minières lors des phases d'exploration ou d'exploitation de minerai afin d'évaluer et de localiser les zones d'intérêt pour optimiser leurs processus de production.

L'objectif du stage sera de tester sur ces spectres différents processus de diffusion, puis de réaliser l'apprentissage du processus inverse, et enfin de tester la génération de nouveaux spectres gamma.

Vos principales missions :

· Prise en mains des données spectrales associées à une sonde minière et séparation d'ensembles de test et d'apprentissage.

· Benchmark des différentes techniques de diffusion afin de choisir la plus pertinente pour faire de la génération de spectres avec des informations de contexte (composition atomiques, capteurs divers…) pour nos sondes minières. Il faudra regarder en particulier différents modèles de bruit (gaussien, EDS, dynamique brownienne / markovienne…) et différentes architectures de réseaux de neurones pour le processus de diffusion inverse, qui soient adaptés au traitement de spectres.

· Implémentation et application successive d'un modèle de bruitage à des spectres de sonde.

· Optimisation des paramètres du réseau de neurones pour l'apprentissage du processus de diffusion inverse.

· Génération de nouveaux spectres gammas.

· Comparer les spectres ainsi générés à ceux d'un ensemble de spectres tests obtenus avec la sonde.

· Tester les performances obtenues en calibration en augmentant la distribution des spectres expérimentaux par des spectres générés grâce aux modèles de diffusion.

· Rédaction du rapport de stage

Profil recherché

* Ecole d'ingénieur ou master 2 filières : Mathématiques appliquées, Sciences de données ou Physique/Géophysique avec un bon niveau académique en mathématiques et en programmation.
* Prérequis : expérience avec la programmation sous Python et/ou Matlab.
* Bon niveau d'autonomie et travail en équipe nécessaires dans le contexte de ce stage.

Durée : 4 à 6 mois

Le poste pouvant nécessiter d'accéder à des informations relevant du secret de la défense nationale, la personne retenue fera l'objet d'une procédure d'habilitation, conformément aux dispositions des articles R.2311-1 et suivants du Code de la Défense et de l'IGI 1300 SGDSN/PSE du 9 août 2021.

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