L’intelligence artificielle (IA) ouvre de nombreuses perspectives dans le domaine de la conception des trains autonomes. Cependant, pour un train autonome, la question principale qui est posée est : « Que délègue-t-on à l’IA utilisée dans la partie décisionnelle d’un ATO (Automatic Train Operation), sans compromettre la sécurité ? ».
L’objectif de ce travail est de proposer un contrôleur de sûreté de fonctionnement basé sur l’IA dans le but de détecter et de gérer des situations qui n’auraient pas été prévues dans le développement d’un ATO de conduite développé par des techniques traditionnelles. Ainsi, ce contrôleur pourrait prendre en compte des situations liées à l’état du train et de son environnement, telles que perçues par les informations lui étant disponibles pour effectuer un contrôle de la sûreté des décisions prises. Ensuite, des métriques seront définies afin de quantifier la confiance dans les décisions rendues par ce contrôleur. Ces métriques seront inspirées de celles définies pour l’évaluation de la fiabilité et l’efficacité des mécanismes d’IA classiques.
Le contrôleur a pour objectif de valider en temps réel les actions/décisions de l’ATO en les interrompant ou les restreignant dans le sens de la sécurité. Pour ce faire, le contrôleur met en œuvre des règles de prudence qui pourront être obtenues par apprentissage. Un second niveau dans l’amélioration de la confiance dans les décisions du contrôleur sera obtenu par la mise en place d’un « safety-bag » (moniteur indépendant de sécurité).
Missions principales :
Le candidat aura pour mission :
- De mener une étude de l’état de l’art dans les domaines de l’intelligence artificielle et de la sûreté de fonctionnement pour identifier les approches possibles pour implémenter les algorithmes décisionnels basés sur l’IA ;
- De spécifier puis de proposer le développement de ces algorithmes et de les tester sur des systèmes preuves de concepts et simulateurs à partir des benchmarks. Plusieurs approches pourront ainsi être comparées et évaluées au travers de tests ;
- D’appliquer les développements méthodologiques au système de conduite du train de fret autonome. Une attention particulière sera portée sur l’acquisition des données (données d’exploitation historiques SNCF, expérience des conducteurs, résultats de simulations, etc.) et leur formalisation.
Lieu de travail : Saint-Denis
Profil recherché Bonnes connaissances en algorithmie, Programmation Orientée Objet et UML
Très bonnes connaissances et pratiques en
développement logiciel (C/C++ ou Java ou Python)
Master/ingénieur en informatique
(cursus en intelligence artificielle, machine learning, robotique, systèmes autonomes ou autres domaines associés)
Entreprise Centre d’essai et de recherche appliquée de la filière ferroviaire, l’IRT Railenium (http://railenium.eu/fr/) a pour mission de développer par l’innovation collaborative la compétitivité des entreprises comme moteur de croissance et d’emplois. Railenium met en œuvre des partenariats d’innovation entre les industriels (au sens large : gestionnaires d’infrastructures, opérateurs, constructeurs et ingénieries) et le milieu académique pour assurer une réponse de haut niveau aux enjeux de la filière ferroviaire. Basé dans les Hauts-de-France, soutenu par l’État et la filière ferroviaire, et agissant en synergie avec le pôle de compétitivité i-Trans sur les transports terrestres, l’IRT est adossé à un réseau d’excellence de centres et laboratoires de recherche.
L’un des trois programmes de R&D et d’innovation de Railenium vise notamment à apporter les outils et briques technologiques nécessaires au développement du Train Autonome. De par une approche système pour l’exploitation de ces trains autonomes, ce programme « Train Autonome » adressera ainsi les nouveaux systèmes de signalisation, de contrôle-commande, de conduite et d’exploitation ferroviaire. Pour mener à bien ses projets, le programme Train Autonome est à la recherche d’un doctorant en intelligence artificielle pour la conduite autonome des trains.
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