Modélisation de propriétés pour le raisonnement spatial et spatio-temporel H/F

Job description: Il est attendu de ce stage les étapes suivantes : Se familiariser avec la logique floue et les méthodes de modélisation de propriétés et de relations spatiales floue (Bloch, 2005), (Poli, Boudet, & Le Yaouanc, 2018), (Vanegas, Bloch, & Inglada, 2013), (Takemura, Cesar, & Bloch, 2012) Formaliser les propriétés ou relations sélectionnées en s’appuyant sur la logique floue, Implémenter les propriétés et relations floues sélectionnées (prototypage sous python ou Matlab), Créer des jeux de données de test et d’évaluation, Visualiser les données utilisées et les résultats obtenus, Rédaction d’un rapport. Références Bloch, I. (2005). Fuzzy spatial relationships for image processing and interpretation: a review. Image and Vision Computing, 23(2), 89-110. Poli, J.-P., Boudet, L., & Le Yaouanc, J.-M. (2018). Online spatio-temporal fuzzy relations. Dans IEEE (Éd.), International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), (pp. 1-8). Takemura, C., Cesar, R. M., & Bloch, I. (2012). Modeling and measuring the spatial relation “along”: Regions, contours and fuzzy sets. Pattern Recognition, 45(2), 757-766. doi://doi.org/10.1016/j.patcog.2011.06.016 Vanegas, M., Bloch, I., & Inglada, J. (2013). Alignment and Parallelism for the Description of High-Resolution Remote Sensing Images. Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 51(6), 3542-3557. doi:10.1109/TGRS.2012.2225628

Institute description: Situé à Saclay, en Ile-de-France sud, le CEA LIST est un centre de recherche scientifique et technologique dédié au développement de logiciels, de systèmes embarqués et de capteurs pour des applications destinées à la défense, la sécurité, l'énergie, le nucléaire, l'environnement et la santé. Le CEA LIST compte plus de 700 chercheurs se focalisant sur les systèmes numériques intelligents, centrés autour de l'intelligence artificielle, l'usine du futur, l'instrumentation innovante, les systèmes cyberphysiques et la santé numérique. Au sein de cet institut, les laboratoires du Département Instrumentation Numérique travaillent au développement et au transfert industriel de technologies de pointe en IA. Le périmètre technique de nos ingénieurs et chercheurs concerne l'analyse des signaux (c.a.d. des séries temporelles, mais aussi des spectres) produits par les équipements développés en interne, par les équipes du CEA, ou par des sociétés externes. L'exploitation de ces données repose sur un large spectre de méthodes d'apprentissage machine, relevant de l'IA numérique (réseaux de neurones profonds, forêts aléatoires, SVM) et de l'IA symbolique (systèmes à base de connaissances). Vous intégrerez une équipe de 5 permanents travaillant sur la plateforme ExpressIF® – une intelligence artificielle symbolique entièrement développée par l'équipe dont l'intérêt est d'être interprétable https://expressif.cea.fr/.

Your profile: Le candidat ou la candidate sera en deuxième ou troisième année d’école d’ingénieur ou en Master 1 / Master 2 en mathématiques appliquées ou en informatique. La capacité à travailler en équipe est nécessaire, tout en faisant preuve d'autonomie dans les tâches au quotidien. De bonnes compétences en programmation sont vivement souhaitées. Enfin, d'excellentes capacités d'expression, orale et écrite, en anglais, vous seront nécessaires.

Level of qualification studied: Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Languages: French Fluent,English Fluent