STAGE : Machine Learning sur des séries temporelles de mesures Linac/Booster

SOLEIL est le centre français de rayonnement synchrotron, situé sur le plateau de Saclay près de Paris. Outil unique en matière de recherche académique et d’applications industrielles, SOLEIL est utilisé annuellement par plusieurs milliers de chercheurs français et étrangers. Cette Très Grande Infrastructure de Recherche (TGIR), partenaire de l’Université Paris-Saclay et ouverte vers l’international, est constituée en société civile dont les actionnaires sont le CNRS et le CEA.

Dans le cadre du projet SOLEIL II, la source de lumière synchrotron sera mise à jour vers un nouvel anneau de stockage de 4^e génération. Cet anneau sera alimenté, comme aujourd’hui, par un accélérateur linéaire et un anneau booster pour lesquels la stabilité est cruciale.

L’objet du stage ingénieur de niveau M1/M2, d’une durée de 3 à 6 mois, visera à identifier les paramètres principaux régissant le rendement d’injection du faisceau électronique depuis le « Linac » vers le « Booster », afin de connaître les actions correctives et maintenir l’efficacité à une valeur nominale. Les données à analyser sont disponibles sous la forme de séries temporelles issues de nombreux capteurs physiques.

Une analyse de ces données sera entreprise à l’aide des librairies python scikit-learn et SeaBorn, en particulier les modules PCA et tSNE. Les corrélations entre paramètres et les composantes principales seront extraites. Le recours à des algorithmes et méthodes « IA » plus avancés sera ensuite envisagé.