Ia. federated learning embarqué sur plateformes contraintes

Description du poste

:

Au sein du Département DSYS du LETI, le laboratoire LSES(Sécurité des Systèmes Embarqués) est situé à GRENOBLE ainsi qu’à GARDANNE (au Centre de Microélectronique de Provence Georges Charpak - CMP). L’équipe au CMP est une équipe commune de recherche entre le LETI et l’école des Mines de Saint-Etienne (IMT-MSE).

Une des missions du DSYS est la sécurisation des composants et systèmes électroniques et l’évaluation de leur vulnérabilité aux attaques. Plus particulièrement, le LSES recherche et développe des solutions innovantes pour sécuriser des systèmes embarqués complexes et critiques comme des systèmes d’Intelligence Artificielle.

Vos missions :

L'objectif principal du stage est l'implémentation et l'étude d'un système de Federated Learning sur des cibles contraintes, comme des microcontrôleurs 32-bit. Cette plateforme sera utilisée pour l'étude de la sécurité de ces systèmes, par exemple contre des attaques par empoisonnement. Les objectifs sont :

1. Réaliser un état de l’art sur les méthodologies et plateformes de Federated Learning en fonction des cibles matérielles qui seront sélectionnées pour le stage (type microcontrôleurs 32-bit avec ou sans accélérateur IA (NPU, TPU…)) en fonction de leur disponibilité

2. Simuler (Python) un système de Federated Learning à partir de cas d’usage à définir et décrire (computer vision, NLP…) et reposant sur des benchmarks publics.

3. Mettre en place et documenter (gitlab) un démonstrateur fonctionnel de cross-device Federated Learning avec plusieurs cartes sélectionnées pour le stage

4. A partir d’outils et de résultats du CEA, utiliser la plateforme pour démontrer des scénarios d’attaques (par exemple, attaques par empoisonnement)

Encadrement & contexte :

Le stage s’intégrera dans plus plusieurs projets de recherche collaboratif sous la responsabilité du CEA LETI. Ces projets font intervenir plusieurs partenaires académiques et industrielles. Les résultats du stage seront donc directement exploités pour des cas d’usage concrets liés à ces projets.

L’équipe encadrante du stage sera composée de Pierre-Alain MOELLIC qui coordonne la thématique de sécurité de l’intelligence artificielle au DSYS/LSES et de Bastien VUILLOD, doctorant sur la sécurité du Federated Learning.

Moyens / Méthodes / LogicielsCartes de développement (type MCU 32-bits), Python, Tensorflow, PyTorch Profil du candidat

Qu’attendons-nous de vous ?

Vous préparez un diplôme de niveau Ingénieur et/ou Master 2 dans le domaine des Systèmes Embarqués et/ou de l'Intelligence Artificielle.

Vous êtes passionné par la recherche scientifique et technologique.

Vous possédez des connaissances en:

1. Programmation embarquée (C/C++) par exemple sur des microcontrôleurs ou SoC
2. Machine Learning / Deep Learning (Tensorflow, PyTorch)


Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles !

Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons :

3. L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique,
4. Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels,
5. Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel,
6. Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité,
7. De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage
8. Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu,
9. Une politique diversité et inclusion,

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l’inclusion des travailleurs handicapés.