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Accueil du site > Formation > Thèses - Stages de M2

Application du deep learning aux données réelles du premier télescope de CTA

Les laboratoires LAPP et LISTIC proposent en collaboration un stage de recherche dans le cadre du projet GammaLearn. Ce projet vise à développer des méthodes d’analyses innovantes basées sur l’intelligence artificielle appliquées à l’analyse de données issues des télescopes du Cherenkov Telescope Array (CTA), une collaboration d’envergure internationale https://www.cta-observatory.org/.

Le projet GammaLearn, démarré en 2017 comme une collaboration entre le LAPP (laboratoire CNRS), le LISTIC (laboratoire USMB) et Orobix (start-up), vise à développer des méthodes innovantes en intelligence artificielle pour le traitement des images des télescopes de CTA. Un réseau de neurones profond spécifique a déjà été développé dans ce contexte et ses capacités ont été démontrées sur des données de simulation.

Le ou la stagiaire sera intégré.e dans l’équipe H.E.S.S./CTA pour travailler sur l’évaluation des performances de réseaux neuronaux profonds appliqués aux données du LST1, premier prototype de télescope du Cherenkov Telescope Array construit à La Palma et dont la prise de données a démarré en 2019. Il ou elle sera amené·e à présenter son travail à la collaboration CTA. Ce stage pourra ouvrir sur une thèse, en continuation du stage ou sur un sujet connexe.

o Niveau : stage de Master 2 pouvant être suivi d’une thèse

o Date du stage : printemps 2021

o Responsable : Thomas Vuilaume

o Téléphone : 04 50 09 16 73

o e-mail : vuillaume@lapp.in2p3.fr

o Membres de l’équipe d’encadrement : Thomas Vuillaume (LAPP), Gilles Maurin (LAPP), Alexandre Benoit (LISTIC), Patrick Lambert (LISTIC)

Sujet détaillé :