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CIFRE - Thse - PH.D. PROPOSAL

GE Energy
Grenoble, Auvergne-Rhône-Alpes 38000
Role Summary:GE a dvelopp une offre dans l'Internet industriel des objets (IIOT) en s'appuyant sur des capteurs de temprature et de contrainte RFID. L'objectif final est de rapprocher au maximum le capteur et le traitement de l'information sur une grande couverture d'hydro-actifs afin d'amliorer la gestion des dfauts, de fournir des alertes prcoces, de rationaliser les ressources matrielles et de rduire les cots associs.

Essential Responsibilities:Pour atteindre ces objectifs, trois grands thmes de recherche sont proposs



La premire concerne une tude des nouvelles mthodologies lies l'apprentissage et l'infrence impliquant une plateforme informatique distance et une plateforme embarque sur les sites des clients base sur des MCU dans une double approche : formation/infrence ou "apprendre une fois pour toutes" et dans une approche hybride : apprentissage continu ou apprentissage dynamique / apprentissage de renforcement. Nous en viendrons au choix d'une architecture spcifique dans une approche dment argumente compte tenu des dveloppements rcents dans le domaine de l'AIOT (intelligence artificielle sur les objets).



Le second axe de travail consiste construire une approche parcimonieuse en environnement distribu pour un cas d'utilisation spcifique choisi par GE o les signaux bruts des capteurs sont utiliss sur la plateforme MCU pour extraire et construire des fonctionnalits. Les capacits de la MCU comme le multithreading, le sommeil profond, l'interruption et les bibliothques seront mises en vidence par la fusion de donnes provenant du systme DCS (triggers) et/ou d'une autre MCU (approche machine machine dans un contexte distribu). Le nombre rduit de paramtres (ou la parcimonie de la reprsentation) convient parfaitement la caractrisation efficace des phnomnes (essentielle pour un niveau de dcision efficace) ainsi qu' l'optimisation de l'intgration des algorithmes sur les IdO distribus.

Enfin, un modle ou un "jumeau numrique" pour l'environnement du cas d'utilisation spcifique sera construit et adapt au vecteur de caractristiques (modlisation de substitution ou classification/classement).



Enfin, le troisime se concentre sur l'interoprabilit dans le cadre d'un projet pilote o l'IdO dfini et prototyp sera test. Le systme interagira en utilisant le protocole Modbus on Ethernet, OPC-UA, MQTT ou AMQP pour demander des donnes de traitement et publier ses rsultats de la mme manire. Les diffrentes plates-formes d'exprimentation du laboratoire GIPSA (en particulier la plate-forme ISEE - Image and Signal for Energy and Environment) pourraient servir de base des manipulations au niveau du laboratoire, qui seront ralises en plus des travaux exprimentaux prvus GE. Une autre plate-forme exprimentale pourrait galement tre implique, notamment pour des essais dans diverses conditions RF en utilisant diffrentes installations exprimentales disponibles Grenoble INP.

Qualifications/Requirements:Profil du candidat : formation en traitement du signal ou electronique IOT / A.I.

Desired Characteristics:La thse sera partage entre le site de GE et le laboratoire GIPSA un taux de 50 50 %. Une runion mensuelle permettra d'laborer la meilleure stratgie pour l'avancement de la thse.

Le doctorant sera impliqu dans le dveloppement et le test des diffrents prototypes qui rsulteront des travaux de recherche.



La premire tape consistera tudier l'tat de l'art dans le domaine de l'IdO distribu pour la surveillance de l'quipement hydraulique. Cette tape aboutira la synthse des technologies de dtection existantes pour la surveillance des quipements hydrauliques en ce qui concerne les phnomnes d'intrt. Le point cl de cette tude sera la connexion avec le domaine de l'IdO, la fois des technologies d'analyse de donnes et des techniques d'intgration qui sont les grands dfis dans ce domaine.

Dans un deuxime temps, les mthodologies d'analyse des donnes seront tudies, en suivant principalement les axes de recherche dcrits prcdemment. Le dveloppement de chaque technique sera suivi par des tests unitaires en conditions reprsentatives/relles et des comparaisons avec les techniques existantes.

L'intgration des techniques dveloppes est une tape parallle (troisime tape) et les contributions seront les algorithmes hautement optimiss mis en uvre dans la cible matrielle qui sera dfinie.

La quatrime tape concernera les validations des contributions par le biais de POC de complexit croissante qui seront organiss par General Electric.

About Us:Dans le cadre d'un partenariat de collaboration entre Grenoble INP et GE, cette thse se droule au sein des quipes SigmaPhy (Gipsa-Lab) et GE (Renewable Power). SigmaPhy (Signaux et Images Physiques) dveloppe des mthodologies thoriques pour la caractrisation des environnements physiques. Cette quipe a apport des contributions significatives dans les applications de la tomographie passive, l'analyse des signaux ultra-basses frquences, la dtection - caractrisation des transitoires, etc. Les domaines d'application sont aussi environnementaux que les systmes de production et de transport de l'nergie.



GE Renewable Energy est une entreprise de 15 milliards de dollars qui combine l'un des plus vastes portefeuilles de l'industrie des nergies renouvelables pour fournir des solutions de bout en bout nos clients qui exigent une nergie verte fiable et abordable. En combinant l'olien terrestre et offshore, les pales, l'hydrolectricit, le stockage, l'nergie solaire l'chelle des services publics et les solutions de rseau, ainsi que les nergies renouvelables hybrides et les offres de services numriques, GE Renewable Energy a install plus de 400 gigawatts d'nergie renouvelable propre et a quip plus de 90 % des services publics du monde entier avec ses solutions de rseau. Avec prs de 40 000 employs prsents dans plus de 80 pays, GE Renewable Energy cre de la valeur pour les clients qui cherchent alimenter le monde avec des lectrons verts abordables, fiables et durables.Additional Locations:France;Grenoble;

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Posted: 2020-07-24 Expires: 2020-08-23

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