Informations générales
Entité de rattachement
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
2024-33904
Description de l'unité
L'équipe du laboratoire LIIM (Laboratoire Intelligence Intégrée Multi-capteurs) du CEA-LIST développe depuis plusieurs années des algorithmes d'apprentissage incrémental qui permettent à un système (ex : capteur intelligent) d'apprendre de nouvelles tâches en continu sans oublier les tâches précédemment apprises. La tendance actuelle étant d'intégrer l'intelligence artificielle au plus près des capteurs (edge AI), le laboratoire souhaite aujourd'hui embarquer ces algorithmes sur des plateformes aux capacités de mémoire et de calcul limitées comparées à des serveurs de calculs équipés de puissants GPUs
Description du poste
Domaine
Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Portage d'un algorithme d'IA de prédiction adaptative sur microcontrôleur H/F
Sujet de stage
Ce stage propose de porter un/des algorithme(s) existant(s) de prédiction adaptative de consommation d'eau chaude sanitaire sur un microcontrôleur, à l'aide de l'outil AIDGE en cours de développement dans le projet DeepGreen.
Durée du contrat (en mois)
6
Description de l'offre
Ce stage propose de porter un/des algorithme(s) existant(s) de prédiction adaptative de consommation d’eau chaude sanitaire sur un microcontrôleur, possiblement un STM32, à l’aide de l’outil AIDGE en cours de développement dans le projet DeepGreen.
En effet, nous avons développé deux algorithmes de prédiction de la consommation d’eau chaude sanitaire, l’un utilisant un GRU [1], l’autre des couches attentionnelles (MHA) [2] dans le cadre du projet ANR franco-allemand AI4HP. Cet algorithme est destiné à être intégré dans le microcontrôleur de la pompe à chaleur pour optimiser sa consommation énergétique.
Une étape indispensable est donc le portage du/des algorithme(s) existant(s) sur une cible matérielle du même type.
Le stage se déroulera en quatre phases :
- Prise en main des algorithmes de prédiction adaptative développés au LIIM, les valider sur de nouveaux jeux de données.
- Vérification que l’outil AIDGE supporte bien toutes les fonctions nécessaires aux réseaux de neurones. Le cas échéant, développement des fonctions manquantes en Python/C++ et intégration dans AIDGE.
- Dimensionnement de la cible matérielle optimale.
- Portage du/des algorithme(s) sur la cible choisie.
Il sera co-encadré par Marina Reyboz, Olivier Antoni et Manon Dampfhoffer
Il se déroulera au LIIM, CEA Grenoble, à partir de février 2025
Références :
[1] Domestic Hot Water Forecasting for Individual Housing with Deep Learning, P. Compagnon, A. Lomet, M. Reyboz and M. Mermillod, Workshop MLBEM, ECML 2022.
[2] Continuously Learning Prediction Models for Smart Domestic Hot Water Management, Raphaël Bayle, Marina Reyboz, Aurore Lomet, Victor Cook and Martial Mermillod, Energies 2024, 17(18), 4734; DOI: 10.3390/en17184734
[3] Le projet DeepGreen (https://www.deepgreen.ai/) et la plateforme open source Eclipse AIDGE (https://gitlab.eclipse.org/eclipse/aidge/aidge)
Moyens / Méthodes / Logiciels
python, pytorch, AIDGE
Profil du candidat
Profil :
- école d’ingénieur / M2 systèmes embarqués,
- informatique ou
- intelligence artificielle
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l’intégration de personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes.
Localisation du poste
Site
Grenoble
Ville
grenoble
Critères candidat
Diplôme préparé
Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs
Formation recommandée
école d'ingénieur / M2 systèmes embarqués, informatique ou intelligence artificielle
Possibilité de poursuite en thèse
Oui
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