Offre en lien avec l’Action/le Réseau : BigData4Astro/– — –

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire des Signaux et Systèmes
Durée : 5
Contact : francois.orieux@l2s.centralesupelec.fr
Date limite de publication : 2024-07-01

Contexte :
L’augmentation de la puissance des machines de calcul a incité à la conception d’instrument générant des quantités importantes de données. Parallèlement, le désir de travailler sur des inconnues de grande taille telle que des images hautes ou très haute résolution est de plus en plus présent en particulier dans les sciences expérimentales ou observationnelles.

Le stage s’inscrit dans le cadre du projet international SKA, Square Kilometer Array, et de l’ANR DarkEra. SKA est un observatoire pour la radioastronomie qui produira un volume de données considérable pour produire des images à une résolution spatiale et spectrale inégalées. Les antennes sont réparties en australie et en afrique du Sud, ce qui en fera le plus grand interféromètre radio à ce jour. L’équipe est impliquée dans le projet par le biais de l’ANR DarkEra et du LabCom ECLAT (ATOS, IETR, INRIA…).

Sujet :
Pour exploiter pleinement l’ensemble des informations disponibles, une modélisation fine du processus d’acquisition est nécessaire. Cela définit un modèle direct H, ou simulateur, capable de reproduire des données y à partir d’une image x comme y = Hx. Cependant l’utilisation naïve de H conduisant à des problèmes inverses généralement mal posés, c’est à dire ne produisant pas de résultats satisfaisant.

Les approches standard pour l’inversion reposent généralement sur la minimisation de critères régularisés, la régularisation permettant de rendre le problème bien posé.

* Dans un premier temps le stagiaire se familiarisera sur les problèmes inverses et leurs méthodes de résolution.

* Ensuite le stagiaire s’appuiera sur le travail de thèse de Nicolas Monnier qui a travaillé sur l’accélération du modèle H. L’objectif est de réutiliser son travail pour partir d’un modèle de donnée fiable et rapide.

* Enfin nous travaillerons à l’élaboration de méthode plus modernes de résolution de problèmes inverse exploitant cette accélération. On explorera notamment les algorithmes de Majorisation-Minimisation (ou MM) et l’utilisation de préconditionneur.

* En fonction de la formation du stagiaire on pourra également plutôt s’orienter sur la mise en œuvre efficaces des algorithmes sur GPU.

Profil du candidat :
L’étudiant devra avoir une formation type ingénieur ou Master~2 en traitement du signal ou d’images, data science ou machine learning. Des
connaissances en mathématiques appliquées, programmation ou architecture de calcul seront appréciés.

Formation et compétences requises :
L’étudiant acquerra aux cours du stage des compétences en estimation,
optimisation, inférence statistique, traitement de données, calculs intensifs, radioastronomie et python.

Adresse d’emploi :
L2S, 3 rue Joliot-Curie, 91190 Gif-sur-Yvette

Document attaché : 202311010558_stage-ska-orieux-l2s.pdf