Imaginez demain ...
Le stage se déroulera dans l’équipe Plant & Manufacturing Twin qui s’intéresse à des problématiques de Recherche liées à l’Intelligence Artificielle dans des environnements industriels mixant le réel et le virtuel à l’image des jumeaux numériques.
Vos défis et contributions
La modélisation de Boundary Representation (BRep) est très courante dans les applications de Conception Assistée par Ordinateur (CAO). Malgré sa large utilisation, peu d'efforts ont été déployés pour concevoir des réseaux de neurones profonds qui gèrent ce type de données. Nous proposons de nous intéresser dans ce stage à l’estimation de signatures d’objets BRep à l’aide de méthodes de Machine/Deep Learning. Une telle signature permet de nombreuses applications telle que la mesure de la similarité géométrique et topologique entre les objets BRep.
Ce stage consistera à développer des approches innovantes de Machine/Deep Learning pour automatiser l’identification et l’extraction à partir d’une base de données les modèles les plus similaires à un objet BRep donné.
Le stagiaire devra dans un premier temps établir une recherche bibliographique puis déterminer la méthode la plus adaptée pour répondre au problème posé. Une implémentation de la méthode sera ensuite mise en œuvre. Enfin, une démonstration des résultats clôturera le stage.
Vos atouts pour réussir
Etudiant(e) en cursus universitaire ou en Ecole d’ingénieurs préparant un diplôme de niveau Bac+5, ou un Mastère spécialisé.
Spécialité(s)/ Option(s) souhaitée(s) : Mathématiques Appliquées, Optimisation, Processus Stochastiques, Apprentissage Statistique, Réseaux de neurones profonds (Deep Learning).
Compétences techniques attendue(s)/ ou souhaitée(s)
Qualité(s) professionnelle(s) attendue(s) / ou souhaitée(s)
Vous êtes curieux et motivé. Rigoureux, autonome et assidu dans votre travail. Vous avez un bon niveau d’anglais.
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