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3 février 2020

Suivi dynamique par apprentissage et intelligence artificielle des signaux dédiés à la surveillance de l’environnement


Catégorie : Doctorant


 

Présentation du projet doctoral, contexte et objectif

L’objectif de ce doctorat est le développement d’un procédé automatisé de quantification et d’alerte suite à un dépassement de seuil. Le procédé devra suivre et interpréter de façon dynamique les signaux dédiés à la surveillance d’impact sur un environnement particulier ou de suivi de phénomènes particulier. Ce procédé sera prioritairement appliqué au suivi de rejet cheminée, de la radioactivité dans l’environnement, d’une pollution atmosphérique ou liquide.

Le défi de cette thématique est l’extraction de l’information d’intérêt dans un signal complexe variable dans le temps avec une fiabilité et une sensibilité quantifiées, en temps réel et sans interprétation humaine. Le signal est, en première approximation, composé d’une partie « bruit de fond » et d’une partie « information utile ». Ces parties évoluent de façon dynamique et sont impactées par l’environnement de la mesure tels que, par exemple, les conditions météorologiques ou les activités anthropiques. Idéalement le procédé intègre un apprentissage lui permettant d’identifier l’impact de l’environnement de la mesure sur la forme du signal enregistré.

Il a pour thématiques de recherche : le contrôle non destructif, l’analyse numérique (statistiques et probabilités), la mesure physique nucléaire ou non, le traitement du signal et la métrologie. Ce doctorat appellera donc à mettre en oeuvre des expériences, de la modélisation numérique, des codes de calcul de modélisation de phénomènes physiques, des définitions de modèles d’apprentissage et d’analyse de comportement. Les techniques d’intelligence artificielles ou de deep learning pourront avantageusement être employées pour la réalisation de ce procédé.

Le procédé devra délivrer à l’opérateur en temps réel les informations de présence de la grandeur recherchée dans le signal suivi en continu, quantifier cette grandeur suivant son évolution dans le temps avec l’indice de confiance associé à ces informations. Pour cela, la méthodologie devra s’adapter aux évolutions des conditions de mesures ou d’ambiance tout au long de la mesure. Il devra aussi signaler le début, la durée et la fin du phénomène.

Le but est d’établir, à partir d’outils mathématiques peu ou idéalement non paramétriques, un procédé permettant :

• d’extraire les informations utiles présentes dans le signal pour une majorité de types de forme de signal,

• d’extraire le continuum sous le signal sur l’ensemble de l’acquisition,

• de déterminer si la grandeur recherchée a bien été détectée ainsi que la plus petite valeur quantifiable en continu. Si cette dernière est supérieure aux seuils réglementaires, d’alerter et d’ajuster les paramètres prédéfinis pour atteindre la valeur de seuil réglementaire,

• une durée de traitement de l’ordre de quelques minutes au maximum.

Le doctorant analysera l’état de l’art, notamment au travers des procédés existants, listera de la façon la plus exhaustive possible les formes de signaux existantes pour les différents types de suivi ainsi que les formes de fond existantes. A partir de ces données et des informations recherchées, le doctorant s'attachera à développer l’exploitation automatisée de ces mesures afin que soient extraites les informations utiles recherchées (quantité, durée, début, fin phénomène observé, fond propre, bruit de fond) sur n'importe quel signal. De même, toutes les incertitudes liées au processus d'extraction seront quantifiées de façon automatisée.

Les expérimentations pour tester la stratégie développée porteront sur le suivi en continu du rayonnement gamma par une balise de surveillance de l’environnement et du rayonnement alpha/béta par une balise de surveillance du rejet cheminée.

Profil et compétences recherchées

La candidate/le candidat a un master 2 recherche ou un diplôme d’ingénieur en traitement du signal. Des compétences en mathématiques et en informatique et un intérêt pour la physique sont attendus.

 

Laboratoires d'accueil et encadrement

Le doctorant sera accueilli au sein du Laboratoire des signaux et systèmes à CentraleSupélec, ainsi qu'au CEA/Valduc.

Il sera encadré par Nicolas Saurel (CEA), Elisabeth Lahalle (CentraleSupélec), sous la direction de Sylvie Marcos (CNRS).

Le début de la thèse est prévu en septembre/octobre 2020.

Contacts
Saurel Nicolas : nicolas.saurel@cea.fr

Marcos Sylvie : sylvie.marcos@l2s.centralesupelec.fr, Elisabeth Lahalle : elisabeth.lahalle@centralesupelec.fr

 

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