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Sujets de thèse
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DRF : Sujet de thèse SL-DRF-20-1004

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

Techniques d'intelligence artificielle avancées pour le sélecteur d'événements du détecteur CMS

RÉSUMÉ DU SUJET

Après une campagne de prise de données couronnée par la découverte du boson de Higgs, le Large Hadron Collider (LHC) du CERN sera l'objet d'une jouvence lui permettant d'atteindre des taux de collisions 10 fois supérieurs aux taux actuels. Le détecteur CMS sera en conséquence amélioré pour faire face à ces conditions de détections extrêmes et optimiser la reconstruction des événements, en particulier grâce à l'adjonction de calorimètres avant de haute granularité. Filtrer, enregistrer puis analyser les données issues de ces détecteurs constituera un défi d'envergure. Afin de tirer le meilleur parti des nouveaux détecteurs, les techniques modernes d'intelligence artificielle seront essentielles. Nous recherchons un étudiant enthousiaste qui étudiera les différentes approches possibles en matière d'apprentissage automatique pouvant être mises en oeuvre par l'intermédiaire de puces FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) et ainsi permettre une reconstruction et un filtrage ultra-rapide de cet immense flot de données.

FORMATION NIVEAU MASTER RECOMMANDÉ

Master en physique ou ingénierie

INFORMATIONS PRATIQUES
Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Département d’Electronique, des Détecteurs et d’Informatique pour la physique
Systèmes Temps Réel, Electronique d’Acquisition et Microélectronique
Centre : Saclay
Date souhaitée pour le début de la thèse : 01/10/2020
PERSONNE À CONTACTER PAR LE CANDIDAT

Mehmet Ozgur SAHIN  

CEA
DRF/IRFU/DEDIP/STREAM

Téléphone : +33 1 69 08 14 67

UNIVERSITÉ / ÉCOLE DOCTORALE
Paris-Saclay
PHENIICS
DIRECTEUR DE THÈSE

Fabrice COUDERC

CEA
DRF/IRFU/DPHP/CMS
CEA-Saclay Irfu/SPP