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Sujets de thèse
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DRF : Sujet de thèse SL-DRF-17-0007

DOMAINE DE RECHERCHE
Physique des particules / Physique corpusculaire et cosmos
INTITULÉ DU SUJET Français English

Développement de techniques d’intelligence artificielle pour l’analyse de données de physique des hautes énergies

RÉSUMÉ DU SUJET

En physique des hautes énergies, les expériences fournissent un volume important de données dont seulement un faible pourcentage est utile par la suite. Le doctorant développera des méthodes connues d'apprentissage automatique, supervisées ou non, afin de filtrer automatiquement ces données. Parmi ces méthodes, citons notamment le clustering k-means, le DB-Scan, les réseaux de neurones et les SVM. Ces méthodes seront tout d'abord évaluées sur des données simulées et bruitées. La question sous-jacente est la caractérisation de la séparabilité des données expérimentales afin d'évoluer notamment vers des algorithmes fournissant une justification en plus de la décision. Les résultats seront comparés à l'état de l'art actuel en analyse de données. Enfin, le doctorant utilisera les techniques développées précédemment pour optimiser l'analyse d'une expérience au Jefferson Lab sur la structure du nucléon ayant lieu à partir de 2017.

FORMATION NIVEAU MASTER RECOMMANDÉ

Etudiants de niveau M2 et/ou de grande école d’ingénieur.

INFORMATIONS PRATIQUES
Institut de recherche sur les lois fondamentales de l'univers
Service de Physique Nucléaire
Groupe CLAS
Centre : Saclay
Date souhaitée pour le début de la thèse : 01/10/2017
PERSONNE À CONTACTER PAR LE CANDIDAT

Franck SABATIE  

CEA
DRF/IRFU/SPhN
IRFU/Service de Physique Nucléaire
CEA, Centre de Saclay
F-91191 Gif-sur-Yvette

Téléphone : +33 1 69 08 32 06

UNIVERSITÉ / ÉCOLE DOCTORALE
Paris-Saclay
PHENIICS
DIRECTEUR DE THÈSE

Franck SABATIE

CEA
DRF/IRFU/SPhN
IRFU/Service de Physique Nucléaire
CEA, Centre de Saclay
F-91191 Gif-sur-Yvette