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Nos Thèses par thème

Sciences pour l'ingénieur >> Informatique et logiciels
7 proposition(s).

Réidentification de personnes et adaptabilité interdomaines

Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (LIST)

Vision & Ingénierie des Contenus (SAC)

Master2 ou ingénieur avec bonne expérience en vision et apprentissage profond

01-02-2019

SL-DRT-19-0283

romaric.audigier@cea.fr

La réidentification automatique de personnes vues par des caméras est une fonctionnalité clé pour les applications de vidéoprotection. Elle consiste à retrouver les occurrences d'une personne dans un ensemble d'images. Malgré les nombreux travaux sur la problématique ces dernières années, la modélisation de l'apparence des personnes reste un défi. En effet, elle doit pouvoir discriminer des personnes distinctes (malgré leurs éventuelles similitudes) tout en étant robuste face à la forte variabilité de leur apparence visuelle (due aux postures, aux points de vue, aux conditions d'illumination, à la sensibilité de la caméra, à sa résolution, ?). Elle doit également gérer les vues partiellement occultées et/ou mal centrées sur les personnes détectées. Si les méthodes d'apprentissage profond supervisé ont fortement amélioré les performances de réidentification sur certains jeux de données académiques, leur mise en ?uvre dans un contexte opérationnel demeure difficile. En effet, un modèle appris sur un jeu de données est très souvent peu performant s'il est appliqué tel quel sur d'autres jeux de données. Par ailleurs, annoter manuellement les données du domaine cible est une tâche fastidieuse donc coûteuse. Nous nous intéresserons dans cette thèse au problème d'adaptabilité des modèles d'apparence à un domaine cible dont on ne possède que des données non annotées. Les méthodes d'apprentissage par transfert non-supervisé pourront être utilisées. Les approches proposées devront pouvoir fonctionner à grande échelle sur un nombre important de flux vidéo et de personnes observées.

Capteur d'images CMOS adaptatif pour systèmes de vision intelligents

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Circuits Intégrés, Intelligents pour l'Image

Master ou ingénieur en microélectronique

01-10-2019

SL-DRT-19-0335

william.guicquero@cea.fr

Cette thèse se propose d'explorer de nouvelles architectures de capteurs de vision pour améliorer la réactivité du capteur et faciliter le traitement de son image. L'imageur étudié pendant cette thèse utilisera les technologies microélectroniques émergentes dites « 3D » du CEA leti. Ces technologies permettent d'empiler plusieurs circuits intégrés et présentent l'avantage de proposer une très forte densité d'interconnexions permettant d'envisager des connexions au niveau du pixel de l'imageur. Cela nous permet d'envisager de revoir complètement la chaîne de l'image d'un imageur standard (lecture, amplification, compensation, colorisation, rendu de ton) en amenant au système complet plus d'agilité, une meilleure qualité d'image, une meilleure efficacité énergétique, le tout avec une faible surface de silicium. Le doctorant bénéficiera durant ses 3 années de thèse de l'expertise et de l'excellence scientifique de tout le CEA-Leti pour atteindre des objectifs élevés d'innovation à travers des brevets et des publications de rang international. Le candidat, dynamique et autonome, titulaire d'un Bac +5 en microélectronique, plus particulièrement en conception de circuit intégré analogique et mixte. Une bonne maitrise des outils CAO associés (Cadence, Matlab) sera attendue et des compétences en traitement d'images seront appréciées. Le déroulement des 3 années de thèse commencera par l'étude de l'état de l'art, puis le doctorant définira l'architecture optimale, la concevra et testera un prototype mettant en évidence les potentialités scientifiques et industrielles des solutions proposées.

Architecture de calcul massivement parallèle proche mémoire

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Intégration Silicium des Architectures Numériques

Master 2 Recherche ou Ingénieur - Spécialité microélectronique, architecture système sur puce, conception

01-10-2019

SL-DRT-19-0364

romain.lemaire@cea.fr

Les Systèmes-sur-puce (SoC) pour le calcul embarqué ont toujours été contraint par la bande-passante d'accès à la mémoire. Aujourd'hui avec le développement de nouvelles applications très consommatrices de données, les coûts (latence, énergie) d'accès à mémoire pour effectuer les calculs est fortement croissant. Un nouveau paradigme de calcul consistant à réaliser le calcul dans la mémoire (IMC: In-Memory Computing) a été proposé: l'idée est de traiter les données là où elles sont stockées pour gagner en latence et en énergie. La séparation entre unité de calcul et unité de stockage s'estompe introduisant de toutes nouvelles architectures. L'objectif du travail de thèse est de définir une architecture de calcul massivement parallèle proche mémoire, permettant en particulier d'interconnecter une matrice de tuiles de calcul à base de mémoire IMC pour du parallélisme d'exécution (multiprocesseur) et d'accès aux données (bancs mémoires multiples). La thèse s'appuiera sur les travaux existants dans le laboratoire sur des mémoires de type SRAM et s'orientera vers des mémoires à plus haute densité. Le sujet nécessite une approche exploratoire via de la modélisation de l'architecture proposée en lien avec les applications visées (big data, intelligence artificielle). La conception et la réalisation silicium de briques innovantes de l'architecture permettront de valider les concepts proposés.

Etude de nouvelles solutions pour la sécurité des systèmes embarqués

Département Systèmes

Laboratoire Sécurité des Objets et des Systèmes Physiques

Systèmes embarqués, cybersécurité

01-09-2019

SL-DRT-19-0426

pierre-henri.thevenon@cea.fr

Depuis quelques années, le nombre de systèmes connectés augmente de façon exponentielle et devrait atteindre plusieurs dizaines de milliards d'ici 2020. Une majorité de ces dispositifs n'intègrent pas ou peu de sécurité et peuvent permettre de créer des attaques massives impliquant un nombre important d'objets. Dans les systèmes embarqués IOT et I-IOT, ils existent maintenant des solutions hardware et software fournissant des primitives cryptographiques permettant de sécuriser une interface de communication ou le stockage de données. Cependant, ces solutions ne permettent pas de traiter la problématique de la sécurité dans sa globalité. A partir de l'étude de scénario d'attaques existants, des normes et textes réglementaires, cette thèse devra définir les besoins en sécurité d'un système embarqué tout au long de son cycle de vie. Une attention particulière devra être portée à la détection de menaces, l'intégrité hardware et logicielle, la résilience du système, et à la définition d'une nouvelle interface de commissioning. De nouvelles solutions seront étudiées et développées afin de répondre aux problématiques précédemment définis et non traitées dans les solutions existantes. L'implémentation de ces nouvelles briques technologiques sera les prémices du développement d'un nouveau composant appelé superviseur de sécurité. Ce composant pourrait, à terme, être intégré dans la majorité des systèmes embarqués afin de renforcer leur défense en profondeur.

Processeur résistant et résilient aux attaques de fautes et aux attaques par canaux auxiliaires

Département Systèmes

Laboratoire Sécurité des Objets et des Systèmes Physiques

master 2 securité, électronique numérique, processeurs

01-09-2019

SL-DRT-19-0608

olivier.savry@cea.fr

Les crypto-processeurs ne sont pas les seuls à être sensibles aux attaques en fautes et aux attaques par canaux auxiliaires, les CPU le sont aussi. Malheureusement leurs sensibilités à ces menaces sont assez mal connues. Il s'agira dans cette thèse de caractériser les conséquences de ces fautes et de ces fuites. De nouvelles attaques side-channel de type horizontal basé sur du machine learning pourront être expérimentées pour remonter au code exécuté. Sur la base de ces connaissances, le doctorant devra implémenter un c?ur de processeur sur FPGA complètement résistant aux injections de fautes intentionnelles et aux attaques par canaux cachés. Les solutions de contremesures aux fautes sont souvent fondées sur la redondance (redondance spatiale et temporelle, code détecteur et correcteur d'erreur,?) qui ne font qu'augmenter les fuites et donc la vulnérabilité aux attaques side-channel. Cette approche est novatrice car elle vise à résoudre ce dilemme. La détection de fautes n'est toutefois pas la seule contrainte à prendre en compte, il faudra s'assurer que le CPU est résilient et capable de repartir d'un état stable aussi proche que possible de l'état qui a fauté.

Simulation réaliste basée sur des techniques d'apprentissage pour l'amélioration du diagnostic en contrôle non destructif

Département Imagerie Simulation pour le Contrôle (LIST)

Laboratoire Simulation et Modélisation en Electro-magnétisme

M2 en mathématiques apppliqueées/ statisques / physique

01-09-2019

SL-DRT-19-0657

roberto.miorelli@cea.fr

Le développement d'outils de diagnostic automatique est un sujet de recherche très actif dans le domaine du contrôle non destructif, car il s'inscrit dans la stratégie de modernisation et de gestion améliorée des lignes de production au niveau européen [1]. Ces outils visent à fournir à une chaîne de contrôle de plus haut niveau une évaluation qualitative ou quantitative de l'état du matériau inspecté (état sain, endommagé, dimensionnement, criticité de l'anomalie). L'institut CEA LIST est reconnu internationalement comme un acteur majeur de recherche dans le domaine du contrôle. Il développe la plateforme CIVA [2], qui est reconnue comme l'un des principaux logiciels de simulation multi-physique du domaine. Une modélisation fiable et précise des phénomènes physiques mis en jeu dans la mesure non destructive est un atout important dans une démarche de caractérisation des indications contenues dans le signal expérimental [3]. Cependant, elle ne tient pas compte des perturbations et de la variabilité des entrées caractéristiques de toute expérience de mesure, c'est pourquoi on peut par exemple facilement distinguer un signal simulé « parfait » d'une acquisition expérimentale. Le sujet de thèse proposé vise à développer une solution permettant de réduire l'écart entre signaux simulés et expérimentaux, en augmentant la simulation avec une contribution supplémentaire que l'on peut qualifier de « bruit » et qui représente tout ce qui n'est pas le signal physique déterministe régi par le jeu d'équations physiques correspondant à la mesure étudiée (ultrasons, électromagnétisme). La stratégie pour calculer cette contribution consiste à appliquer des méthodes d'apprentissage à un jeu de données expérimental représentatif, ou a entraîner un réseau de neurones à dissocier dans des acquisitions réelles le contenu (les signatures de défauts) du style (le reste, qui n'est pas simulé). Par la suite cette simulation augmentée sera utilisée dans des processus d'analyse de sensibilité, de gestion des incertitudes et de diagnostic automatique développés au CEA LIST. Elle permettra d'obtenir une meilleure adéquation entre la simulation et l'expérience, ainsi que la prise en compte de potentielles dérives cas-dépendantes dues à un environnement particulier. RÉFÉRENCES [1] http://ec.europa.eu/research/participants/portal/desktop/en/opportunities/h2020/topics/dt-fof-08-2019.html [2] www.extende.com [3] M. Salucci et al., "Real-Time NDT-NDE Through an Innovative Adaptive Partial Least Squares SVR Inversion Approach," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 54, no. 11, pp. 6818-6832, Nov. 2016.

Système de perception 4D sémantique temps réel embarqué

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Adéquation Algorithmes Architecture

Master recherche

01-12-2019

SL-DRT-19-0712

stephane.chevobbe@cea.fr

Avec le développement des systèmes autonomes les besoins en perception de l'environnement explosent dans les systèmes électroniques embarqués. Ces systèmes de perception intègrent une grande variété de capteurs et de fonctions d'analyse de scènes. Ils permettent de modéliser l'environnement proche en réalisant souvent une collection de fonctions spécifiques plus ou moins indépendantes (extraction de points 3D, détection d'objet, détection du plan du sol, etc.). L'objectif de cette thèse est de concevoir un système de perception, fusionnant et, confrontant temporellement des mesures de l'environnement proche, pour réaliser un modèle 3D compréhensible par des applications de plus haut niveau. Il pourra, par exemple, générer un maillage 3D d'une scène intégrant des informations sémantiques et dynamiques. Le domaine applicatif visé par cette thèse est la réalité étendue. Dans un premier temps, le candidat pourra constituer une chaîne applicative de référence s'exécutant sur un ordinateur de type PC en s'appuyant sur des algorithmes récents de l'état de l'art. Suite à cette étude, le candidat définira un système embarqué multi capteur et adaptera les méthodes algorithmiques afin de minimiser la consommation d'énergie et de garantir un latence d'exécution faible.

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