Offre en lien avec l’Action/le Réseau : BigData4Astro/– — –
Laboratoire/Entreprise : LS2N, Nantes
Durée : 3 ans
Contact : Sebastien.Bourguignon@ec-nantes.fr
Date limite de publication : 2023-04-23
Contexte :
URGENT la date limite de candidature est dans deux semaines (le 23 avril).
Le sujet est ici : https://box.ec-nantes.fr/index.php/s/L2MrRy67bk3Q9Qq
Site de candidature : https://theses.doctorat-bretagneloire.fr/sis/campagne-2023/optimisation-exacte-parcimonie-et-contra/++add++Candidate
Contact : Sébastien Bourguignon
Sujet :
Cette thèse financée vise à formuler le problème d’analyse de données hyperspectrales dans le formalisme de l’optimisation MIP (Mixed Integer Programming). Cette nouvelle approche permettra la résolution exacte des problèmes d’estimation sous-jacents par des algorithmes dédiés, là où les méthodes existantes cumulent erreur de modèle et erreur d’estimation par approches sous-optimales. La forte originalité de ces travaux réside en un changement de paradigme où, plutôt que de réaliser l’estimation au sens classique de l’optimisation d’un critère à solution unique (laquelle s’avère souvent ininterprétable en raison du trop fort niveau de bruit sur les données), les méthodes développées retourneront l’ensemble de solutions acceptables, par exemple l’ensemble exhaustif des solutions parcimonieuses compatibles avec le niveau de bruit donné. Ces outils seront appliqués à des données de télédétection spatiale de la planète Mars.
Profil du candidat :
Master en traitement du signal / science des données / optimisation / recherche opérationnelle
Formation et compétences requises :
Programmation, Mathématique appliquée
Adresse d’emploi :
LS2N, Ecole Centrale, Nantes