STAGE- Architecture de traitements radar à base de PINN - F/H

Thales Avionics, Inc. (AGS); Élancourt; Vor Ort; EUR 10.000 - 15.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Thales Avionics, Inc. (AGS) propose un stage de 6 mois au cœur du département MIT, à Élancourt.

Vous travaillerez sur des architectures PINN pour améliorer l’acquisition et le traitement des signaux radar, avec un simulateur pour comparer PINN et les méthodes classiques. Vous préparez un BAC+5 en mathématiques, électronique ou traitement du signal, et vous avez des connaissances en réseaux de neurones et Python (TensorFlow/PyTorch).

Qualifikationen

• BAC+5 en mathématiques, électronique ou traitement du signal.
• Connaissances en traitement du signal et électromagnétisme (équations de Maxwell).
• Compétences en programmation Python et frameworks ML (TensorFlow/PyTorch).
• Capacité à travailler de manière autonome et à proposer des solutions innovantes.

Aufgaben

• Comprendre le besoin exprimé et réaliser une étude théorique sur le sujet.
• Concevoir des architectures PINN innovantes.
• Développer un simulateur et comparer les performances PINN avec les méthodes classiques.
• Rédiger un rapport final et présenter les résultats dans le cadre du département MIT.

Kenntnisse

PINN knowledge

Python

TensorFlow/PyTorch

Maxwell equations

Autonomie

Esprit d'équipe

Ausbildung

BAC+5 en mathématiques, électronique ou traitement du signal

Tools

Python

TensorFlow

PyTorch

Jobbeschreibung

Lieu : Elancourt, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d'activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l'environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d'euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l'innovation tels que l'IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays.

Nos engagements, vos avantages

• Notre savoir-faire technologique
• Notre attention portée à l'équilibre des collaborateurs
• Un environnement inclusif et bienveillant
• Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG...)

Votre quotidien

Au coeur de Saint Quentin en Yvelines, le site d'Elancourt est un des centres d'excellence technologique Thales les plus importants. La diversité et la technicité des systèmes et équipements mobilisent des savoir-faire dans plus de 80 métiers dans les solutions de défense, de sécurité de haute technologie et de services numériques.

Au sein du département MIT, vous intégrerez une équipe spécialisée dans la mise en œuvre de techniques avancées pour les systèmes radar.

Dans le contexte des systèmes radar, l'objectif est d'améliorer l'acquisition et le traitement des signaux électromagnétiques grâce à la conception d'architectures innovantes exploitant les réseaux de neurones informés par la physique (PINN). Vous étudierez les limites des traitements radar conventionnels et identifierez les cas d'usage adaptés aux PINN (notamment le problème inverse électromagnétique pour retrouver les propriétés physiques d'un milieu à partir de mesures de champs électromagnétiques, la détection, l'estimation de paramètres, la formation de faisceau, etc.) et vous développerez un simulateur comparant les performances des PINN à celles des méthodes classiques.

Ce stage s'inscrit dans une démarche à la fois scientifique (exploration de nouveaux concepts en électromagnétisme) et industrielle (applications concrètes pour les systèmes radar).

En nous rejoignant, vous vous verrez confier les missions suivantes :

• Comprendre le besoin exprimé.
• Effectuer une étude théorique sur le sujet.
• Concevoir des architectures PINN innovantes.
• Développer un simulateur.
• Rédiger un rapport final.

Références:

1. 1. Raissi, M., Perdikaris, P., & Karniadakis, G. E. (2019). Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations. Journal of Computational physics, 378, 686-707.
2. 2. Hu, Y. D., Wang, X. H., Zhou, H., Wang, L., & Wang, B. Z. (2023). A more general electromagnetic inverse scattering method based on physics-informed neural network. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 61, 1-9.
3. 3. Zheng, Y., & Wang, Y. (2023). Ground-penetrating radar wavefield simulation via physics-informed neural network solver. Geophysics, 88(2), KS47-KS57.

Votre profil

• Vous préparez un BAC+5 en mathématiques, électronique ou traitement du signal et recherchez un stage pour une durée de 6 mois ?
• Vous avez un apprentissage profond sur les PINN, réseaux de neurones ?
• Vous avez des connaissances en traitement du signal et électromagnétisme (équations de Maxwell, propagation d'ondes) ?
• Vous avez des compétences en programmation (Python, TensorFlow/PyTorch) ?
• Vous avez une capacité à travailler de manière autonome tout en faisant preuve d'initiative ?
• Vous faites preuve d'esprit d'équipe et de rigueur scientifique ?

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d'études.

Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout.