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1 sujet IRFU

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• Instrumentation

 

Développement d'un cadre d'analyse basé sur le ML pour la caractérisation rapide des conteneurs de déchets nucléaires par tomographie muonique

SL-DRF-25-0409

Domaine de recherche : Instrumentation
Laboratoire d'accueil :

Département d’Electronique, des Détecteurs et d’Informatique pour la physique (DEDIP)

DÉtecteurs: PHYsique et Simulation (DEPHYS)

Saclay

Contact :

Hector GOMEZ

David ATTIÉ

Date souhaitée pour le début de la thèse : 01-10-2025

Contact :

Hector GOMEZ
CEA - DRF/IRFU/DEDIP/DEPHYS

0169086380

Directeur de thèse :

David ATTIÉ
CEA - DRF/IRFU/DEDIP/DEPHYS

(+33)(0)1 69 08 11 14

Labo : https://irfu.cea.fr/Phocea/Vie_des_labos/News/index.php?id_news=3388

Voir aussi : https://irfu.cea.fr/en/Phocea/Vie_des_labos/Ast/ast.php?t=fait_marquant&id_ast=4888.

Cette thèse de doctorat vise à développer un cadre d'analyse avancé pour l'inspection des conteneurs de déchets nucléaires à l'aide de la tomographie muonique, et plus particulièrement via la méthode par diffusion des muons. La tomographie muonique, qui exploite les muons naturels issus des rayons cosmiques pour scanner des structures denses, s'est avérée précieuse dans des domaines dans lesquels les méthodes d'imagerie traditionnelles sont inefficaces. Le CEA/Irfu, avec son expertise dans les détecteurs de particules, cherche à exploiter l'intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) pour optimiser l'analyse des données des muons, notamment pour réduire les temps d'exposition et améliorer la fiabilité des images.

Le projet consistera à se familiariser avec les principes de la muographie, à simuler les interactions des muons avec les conteneurs de déchets et à développer des techniques de traitement d'images et d'augmentation de données basées sur le ML. Le résultat devrait aboutir à des outils efficaces permettant d'interpréter les muographies (images de tomographie muonique), d’accélérer l’analyse et de classifier de manière fiable le contenu des conteneurs. L'objectif de la thèse est d'améliorer la sécurité et la fiabilité de l'inspection des déchets nucléaires en produisant des muographies plus nettes, plus rapides et plus interprétables grâce à des méthodes d'analyse innovantes.

 

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