Observateurs explicables et IA interprétable pour accélérateurs supraconducteurs et identification d'iso

Description du sujet de thèse

Domaine

Physique corpusculaire et cosmos

Sujets de thèse

Observateurs explicables et IA interprétable pour accélérateurs supraconducteurs et identification d'isotopes radioactifs

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Les accélérateurs du GANIL, SPIRAL1 et SPIRAL2, génèrent des données complexes dont l'interprétation reste difficile. SPIRAL2 souffre d'instabilités dans ses cavités supraconductrices, tandis que SPIRAL1 requiert une identification fiable des isotopes dans des conditions bruitées.
Ce projet de thèse vise à développer une IA interprétable fondée sur la théorie des observateurs, combinant modèles physiques et apprentissage automatique pour détecter, expliquer et prédire les anomalies. En intégrant des approches causales et des outils d'explicabilité comme SHAP et LIME, il renforcera la fiabilité et la transparence du fonctionnement des accélérateurs.

Université / école doctorale

Physique, Sciences de l'Ingénieur, Matériaux, Énergie (PSIME)
Caen

Localisation du sujet de thèse

Site

Saclay

Critères candidat

Formation recommandée

doctorat en physique nucléaire

Demandeur

Disponibilité du poste

01/10/2026

Personne à contacter par le candidat

GHRIBI ADNAN < email deleted for security reasons >
CNRS

GANIL
Boulevard H Becquerel
14076 Caen
0231454680

Tuteur / Responsable de thèse

GHRIBI ADNAN < email deleted for security reasons >
CNRS

GANIL
Boulevard H Becquerel
14076 Caen
0231454680

En savoir plus

https://www.ganil-spiral2.eu/wp-content/uploads/2025/10/AI-SPIRAL-thesis2026.pdf