Scientific direction Development of key enabling technologies
Transfer of knowledge to industry

Programme de stages

Stage - Electronique étirable H/F

DTNM

Matériaux, physique du solide - Matériaux, physique du solide

Grenoble

Rhône-Alpes

6 mois

7897

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : amelie.revaux@cea.fr

Missions : L’extensibilité (« stretchability ») constitue un défi majeur que doit aujourd’hui relever l’électronique imprimée pour permettre l’intégration des fonctionnalités imprimées (capteurs, actuateurs, systèmes de récupération d’énergie) au cœur des systèmes. L’intégration au plus près de la fonction/de l’utilisation impose en effet de nouvelles contraintes dans le cahier des charges des composants : étirable, léger, capacité à être co-intégré avec des éléments ayant des caractéristiques très différentes (rigide/étirable). Ce stage s’inscrit dans un projet plus large ayant pour objectif d’étudier l’impact de ces nouvelles contraintes sur les technologies imprimées sur la plateforme PICTIC du CEA Grenoble, qui met en valeur des substrats plastiques grâce à l’impression de fonctions électroniques. Cette plateforme regroupe divers procédés d’impression tels que la sérigraphie, l’impression jet d’encre, l’héliogravure, ou le slot-die ainsi que des équipements de caractérisation, d’assemblage, d’encapsulation et bénéficie de tout l’environnement scientifique du CEA et de la pesqu’île de Grenoble.  Le stage portera sur le comportement sur substrat étirable des briques de base de l’électronique imprimée (piste conductrice, semi-conducteur organique, couche diélectrique, capacité). Il permettra de mettre en évidence les modifications à apporter sur les empilements standards, sur les architectures ainsi que les points bloquants matériaux pour imprimer des composants sur substrats étirables voir textiles. Il mettra également en évidence la singularité du comportement de ces matériaux sous sollicitation mécanique. Le travail consistera donc à réaliser des dépôts sur la plateforme d’impression PICTIC. Différents tests électriques et mécaniques seront réalisés au repos et sous sollicitation. Des caractérisations matériaux (microscopie…) complèteront également les analyses. Ce stage est proposé pour un élève ingénieur en MASTER 2. Le candidat devra être motivé par le fait d’être acteur de toute la chaine « impression des échantillons en salle blanche/caractérisation matériau et électrique/retour sur la conception et modification du dessin ». En effet, grâce aux procédés d’impression, les fonctions électroniques sont déposées en une fois, sans recours à la lithographie et aux méthodes soustractives ce qui permet d’avoir un cycle très court de conception/réalisation/caractérisation. Ce stage pourra déboucher sur une thèse centrée sur l’impact de l’intégration étirable sur les technologies imprimées (capteurs, transistor). Pour postuler, merci d'envoyer CV + LM à : amelie.revaux@cea.fr

Méta Apprentissage - DGDO H/F

DPLOIRE

Systèmes d'information - Systèmes d'information

Nantes

Grand Ouest

4-6 mois

7893

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : anthony.mouraud@cea.fr

Dans le cadre de son programme de recherche en Intelligence Artificielle, le CEA Tech Pays de la Loire propose une offre de Stage de Master 2 dans le domaine du Méta-Apprentissage. Depuis quelques temps, les performances obtenues par les méthodes d’apprentissage  dans de nombreux cas applicatifs et les évolutions des capacités de calculs font renaître un intérêt fort pour des méthodes d’apprentissage de plus haut niveau. L’objectif est de fournir plus d’adaptabilité aux modèles développés et appris sur des cas particuliers, afin de répondre à des cas plus génériques tout en minimisant le besoin en quantité d’exemples. Récemment, ces approches donnent lieu à quelques avancées à la fois en apprentissage supervisé et en apprentissage par renforcement pour divers cas applicatifs. L’objectif de ce stage, est d’évaluer les méthodes de l’état de l’art et de les mettre en œuvre sur un cas applicatif concret en collaboration avec d’autres travaux menés au laboratoire, notamment sur l’apprentissage par démonstration.   In the scope of its AI research program, CEA Tech Pays de la Loire is offering a Master2 position in Meta-Learning. Since a few years, the performance of learning algorithms on numerous applications has been greatly increased and brought back special interest in higher level learning methods. Basically, current learning methods are use-case specific and lack adaptability to new tasks. More recently, new meta-learning algorithms have been proved to provide few shots learning on unseen tasks in some applicative cases. The recruited candidate will evaluate state of the art meta-learning algorithms and apply these methods to real world test cases in on-going projects at CEA Tech, for example in demonstration learning cases.

Planification de pilotage multi nœud énergétiques - DGDO H/F

DPLOIRE

Systèmes d'information - Systèmes d'information

Nantes

Grand Ouest

4-6 mois

7892

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : anthony.mouraud@cea.fr

Dans le cadre de son programme de R&D de pilotage de systèmes multi-énergie en réseau, le CEA Tech Pays de La Loire propose un stage de Master 2 portant sur la planification du pilotage de nœuds multi énergie. Couplé à des travaux en cours sur le pilotage de nœuds multi-énergie permettant de tirer parti des synergies possibles entre vecteurs énergétiques pour l’optimisation du pilotage des systèmes, le travail proposé est de mettre en œuvre les méthodes et algorithmes permettant de réaliser l’optimisation globale multi nœuds. Les méthodes utilisées pour cette planification pourraient être de l’ordre des méthodes méta-heuristiques (Algo Génétiques, Systèmes Multi-Agents, Réseaux de Neurones …) et devront exploiter les optimisations effectuées localement aux nœuds multi-énergie et définir les interfaces de transfert d’information entre ces nœuds. L’objectif de ce stage est d’évaluer les gains potentiels dans l’optimisation multi-nœuds par rapport à l’optimisation locale uniquement. Des approches centralisées, distribuées ou hybrides seront possibles.   As part of a research program focused on multi-energy systems management, CEA Tech Pays de La Loire offers a Master 2 internship on the planning of multi-energy nodes control. Coupled with ongoing work on the control of multi-energy nodes to take advantage of the possible synergies between energy vectors for the optimization of the control of the systems, the proposed work is to implement the methods and algorithms allowing to realize the multi nodes global optimization. The methods used for this planning could come from meta-heuristic methods (Genetic Algorithms, Multi-Agent Systems, Neural Networks ...) and will have to exploit the optimizations carried out locally at the multi-energy nodes and define the communication interfaces between these nodes. The objective of this internship is to evaluate the potential gains provided by multi-node optimization compared to local optimization only. Centralized, distributed or hybrid approaches will be possible.

Découverte d'objets 3D H/F

DPLOIRE

Exploitation d'installations spécifiques - Exploitation d'installations spécifiques

Nantes

Grand Ouest

4-6 mois

7891

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : anthony.mouraud@cea.fr

Au sein d’un programme portant sur l’apprentissage par démonstration, le CEA Tech Pays de la Loire propose un stage de Master 2 porté sur la découverte d’objets 3D dans des scènes inconnues. L’apprentissage par démonstration consiste à permettre à un agent (ex. un robot) d’apprendre une tâche par l’observation d’un autre agent (ex. un humain) réalisant cette même tâche. Cet objectif global nécessite d’être en mesure d’observer et d’extraire l’information utile contenue dans une scène. Au cours du stage, l'étudiant évaluera les meilleures méthodes permettant l’extraction d’objets 3D aujourd’hui (vraisemblablement dans le domaine du Deep Learning) ainsi que celles permettant de détecter de nouveau objets de façon non supervisée. Ces travaux pourront déboucher sur une thèse portant sur la mise au point d’une chaîne d’acquisition et d’extraction d’objets inconnus dans le cadre de l’observation de tâches complexes. As part of a research program focused on demonstration learning, CEA Tech Pays de la Loire is seeking for an Master2 internship on 3D objects discovery in unknown scenes. Demonstration learning consists in an agent (e.g. a robot) that learns a task by means of observation of another agent (e.g. a human) achieving the task. This global objective relies on the ability to extract meaningful information that can be observed from the scene. During the internship, the candidate will evaluate the state of the art methodologies for objects detection in 3D scenes (presumably through deep learning techniques) and unknown objects extraction. This work could lead to a PhD position on the topic in the scope of complex tasks and environments.

Stage de M2 : Apprentissage par renforcement d'une tâche effectuée par un humain - DGDO H/F

DPLOIRE

Systèmes d'information - Systèmes d'information

Nantes

Grand Ouest

4-6 mois

7890

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : laurent.dolle@cea.fr

Dans le cadre de ses projets de ressourcement technologique, CEA Tech Pays de la Loire (basé à Bouguenais près de Nantes) propose un stage en M2 recherche portant sur l’apprentissage par démonstration : L’apprentissage par démonstration consiste à permettre à un agent (ex. un robot) d’apprendre une tâche par l’observation d’un autre agent (ex. un humain) réalisant cette même tâche. Les méthodes d’apprentissage par renforcement sont souvent utilisées dans ce cadre afin d’améliorer la capacité du robot à réaliser une tâche dans de nouvelles situations, mais elles nécessitent de définir une fonction de récompense qui renforcera les actions permettant d’atteindre l’objectif. Au cours du stage, l'étudiant implémentera une méthode d’apprentissage par renforcement pour une tâche de « pick and place » simulée, en prenant soin de définir une fonction de récompense adaptée. Ces travaux pourront déboucher sur une thèse portant sur la mise au point de méthode d’apprentissage par renforcement inverse permettant d’apprendre automatiquement la fonction de récompense. Si vous êtes intéressé merci d'envoyer votre CV à l'adresse suivante: laurent.dolle@cea.fr

Caracterisation d'un capteur colorimetrique H/F

DTBS

Santé - Santé

Grenoble

Rhône-Alpes

2-4 mois

Bac +2

7859

Les candidatures doivent être adressées par email et sous forme d'un CV et d'une lettre de motivation détaillant les compétences à :
CEA Grenoble

17 rue des martyrs
38054 Grenoble
e-mail : rodrigue.rousier@cea.fr

Dans le cadre de ces activités le laboratoire développe un capteur colorimétrique pour la détection de gaz toxique. Ce capteur est composé d’une source lumineuse d’un capteur optique et d’un substrat actif. Le substrat actif est sensible à certains gaz toxiques, cette sensibilité se traduit par un changement de couleur que l’on cherche à détecter. L’objectif du stagiaire sera de caractériser le capteur colorimétrique et d’évaluer les limites du dispositif. Le stagiaire devra étudier les performances du système en fonction des différents éléments tels que la source lumineuse, la configuration géométrique du montage le capteur, et le substrat.  Il devra notamment évaluer la sensibilité du dispositif colorimétrique.

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