Description du sujet de thèse
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Diffusion des rayons X assistée par Intelligence Artificielle : le problème de la représentativité des bases de données synthétiques et de l'indiscernabilité des prédictions.
Contrat
Thèse
Description de l'offre
L'avènement de l'intelligence artificielle rend envisageable l'accélération et la démocratisation du traitement de données de diffusion des rayons X aux petits angles (SAXS), une technique experte de caractérisation de nanomatériaux qui permet de déterminer la surface spécifique, la fraction volumique et les tailles caractéristiques de structures entre 0.5 à 200 nm.
Or, il y a une double problématique autour du SAXS assisté par Intelligence artificielle : 1) la rareté des données impose d'entraîner les modèles sur des données synthétiques, ce qui pose le problème de leur représentativité des données réelles, et 2) les lois de la physique stipulent qu'à une mesure de SAXS peuvent correspondre plusieurs nanostructures candidates, ce qui pose le problème de l'indiscernabilité des prédictions. Cette thèse vise donc à bâtir un modèle d'intelligence artificielle adapté au SAXS entraîné sur des données synthétiques validées expérimentalement, et sur la réponse experte qui pondère la catégorisation des prédictions par leur indiscernabilité.
Université / école doctorale
Sciences Chimiques: Molécules, Matériaux, Instrumentation et Biosystèmes (2MIB)
Paris-Saclay
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
Formation de base en intelligence artificielle, Python
Demandeur
Disponibilité du poste
01/10/2025
Personne à contacter par le candidat
CARRIÈRE David < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DRF/IRAMIS/NIMBE/LIONS
DRF/IRAMIS/NIMBE/LIONS
Bât.125
91191 Gif-sur-Yvette Cedex
0169085489
Tuteur / Responsable de thèse
CARRIÈRE David < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DRF/IRAMIS/NIMBE/LIONS
DRF/IRAMIS/NIMBE/LIONS
Bât.125
91191 Gif-sur-Yvette Cedex
0169085489
En savoir plus
https://iramis.cea.fr/nimbe/lions/pisp/david-carriere/
https://iramis.cea.fr/nimbe/lions/
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Diffusion des rayons X assistée par Intelligence Artificielle : le problème de la représentativité des bases de données synthétiques et de l'indiscernabilité des prédictions.
Contrat
Thèse
Description de l'offre
L'avènement de l'intelligence artificielle rend envisageable l'accélération et la démocratisation du traitement de données de diffusion des rayons X aux petits angles (SAXS), une technique experte de caractérisation de nanomatériaux qui permet de déterminer la surface spécifique, la fraction volumique et les tailles caractéristiques de structures entre 0.5 à 200 nm.
Or, il y a une double problématique autour du SAXS assisté par Intelligence artificielle : 1) la rareté des données impose d'entraîner les modèles sur des données synthétiques, ce qui pose le problème de leur représentativité des données réelles, et 2) les lois de la physique stipulent qu'à une mesure de SAXS peuvent correspondre plusieurs nanostructures candidates, ce qui pose le problème de l'indiscernabilité des prédictions. Cette thèse vise donc à bâtir un modèle d'intelligence artificielle adapté au SAXS entraîné sur des données synthétiques validées expérimentalement, et sur la réponse experte qui pondère la catégorisation des prédictions par leur indiscernabilité.
Université / école doctorale
Sciences Chimiques: Molécules, Matériaux, Instrumentation et Biosystèmes (2MIB)
Paris-Saclay
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Site
Saclay
Critères candidat
Formation recommandée
Formation de base en intelligence artificielle, Python
Demandeur
Disponibilité du poste
01/10/2025
Personne à contacter par le candidat
CARRIÈRE David < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DRF/IRAMIS/NIMBE/LIONS
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Bât.125
91191 Gif-sur-Yvette Cedex
0169085489
Tuteur / Responsable de thèse
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91191 Gif-sur-Yvette Cedex
0169085489
En savoir plus
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https://iramis.cea.fr/nimbe/lions/
