Projet: Benchmark de modèles d’apprentissage profond pour la segmentation d’instances de déblais de forage
Description du projet:
L’analyse des roches de forage est faite manuellement par des humains à l’aide de
binoculaires de chantier pour caractériser les couches géologiques et le réservoir en cours de forage.
Ce processus étant manuel, subjectif et long à effectuer, le projet Automated Lithology consiste à automatiser ces analyses de roche a l’aide d’un hardware dédié et du traitement d’image avec IA (Intelligence Artificielle).
Le réseau de neurones utilisé pour la segmentation d’instance de morceaux de roches est fonctionnel, mais un réseau de neurones plus léger avec une précision comparable serait préférable pour une intégration software et un déploiement sur des configurations de terrain.
Livrables:
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Un état de l’art des réseaux de neurones utilisés pour la segmentation d’instances
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La sélection de candidats sur des critères, notamment de légèreté, pour un benchmark
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Le ré-entraînement des candidats sélectionnés et leur comparaison à l’aide d’un outil MLOps déjà développé afin de comparer leur performance (différences de résultats, mémoire utilisée, temps de calcul)
Si le temps le permet, la version quantifiée des modèles sélectionnés fera partie du benchmark.
Le stagiaire sera intégré dans une équipe pluridisciplinaire (data science, software…) et pourra bénéficier du support de son tuteur et des autres membres de l’équipe.
Le stagiaire devra fournir un rapport des travaux effectués et archiver son code avec les outils utilisés au sein de SLB.
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Master - (Master 1 ou Master 2) en Data Science ou équivalent
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Compétences en communication orale et écrite en anglais
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Bonne motivation, autonomie, esprit d’équipe et ingéniosité
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Traitement d’images
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Deep learning / machine learning
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Langages de programmation, dont Python
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Bonne capacité de communication en équipe
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