Post-doc (24 mois) en robotique/simulation/intelligence artificielle INSA de Rouen Normandie : Jumeau numérique “véhicules autonomes et connectés” pour les approches par apprentissage par transfert

L’objectif principal est de proposer et d’implémenter un nouveau jumeau numérique pour les véhicules autonomes permettant d’étudier et de concevoir de nouveaux algorithmes qui s’appuient sur des techniques d’apprentissage par transfert.

Plus spécifiquement, le travail attendu devra contribuer aux objectifs suivants au sein du projet MultiTrans :

• Identification des applications critiques nécessitant du transfert multi-domaine (extraites depuis des applications réelles) ;
• Scénarisation et implémentation des cas d’usage de base, avec des petites variations (en utilisant la puissance de calcul de la simulation), des changements plus importants (qui nécessitent d’altérer les capacités de perception), ainsi que des cas limite (qui pourraient être reproduits dans la plateforme robotique) ;
• Développement d’un jumeau numérique permettant de tester et déployer des approches qui pourraient mutuellement bénéficier des environnements réels et virtuels.

Le travail réalisé par le candidat retenu devra contribuer (mais n’est pas limité) à :

• une meilleure compréhension des problématiques liées à la conduite autonome dans différents domaines : écart à la réalité, sur-apprentissage, apprentissage frugal, biais expérimentaux, etc. ;
• démontrer l’intérêt des environnements virtuels et du démonstrateur robotique pour accélérer le développement et le déploiement des technologies de conduite autonome et connectée ;
• de nouvelles approches permettant de transférer et d’acquérir des connaissances depuis la simulation vers le monde réel et inversement.

• Comme une partie du travail sera menée en parallèle sur la plateforme robotique et sur le jumeau numérique, il est attendu que la plateforme développée servira de démonstrateur expérimental, mais aussi à des fins de dissémination scientifique (via des enregistrements vidéo ou des démonstrations en temps-réel) pour les activités d’enseignement, de recherche, mais aussi à destination du grand public.

Mots-clefs

Simulation, robotique, apprentissage par transfert, véhicules autonomes et connectés, vision par ordinateur, apprentissage profond (par renforcement).

Le candidat retenu devra  :

• être titulaire d’un doctorat en Informatique ou Robotique avec une spécialisation et/ou un intérêt prononcé pour la robotique, la simulation, les techniques d’intelligence artificielle et/ou de machine learning ;
• avoir une forte expérience de recherche, démontrée par des publications de haut niveau ;
• avoir des compétences de communications écrites et orales en anglais et/ou français.

Des connaissances et/ou de l’expérience dans les domaines suivants seraient appréciées :

• environnements robotiques (ROS, etc.) et/ou simulation de véhicules/trafic routier (CARLA, SUMO, etc.) ;
• systèmes de transport intelligents, véhicules autonomes et connectés ;
• techniques d’intelligence artificielle telles que le deep learning, l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par transfert, les systèmes multi-agents.

Maxime Guériau (Maître de conférences) et Samia Ainouz (Professeur des Universités), tous deux membres de l'équipe Systèmes de Transport Intelligents (STI) au LITIS (Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes), INSA Rouen Normandie

Ce poste de post-doc (24 mois) est financé par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) sous la référence ANR-21-CE23-0032.

Salaire : à partir de 2300 € net/mois

Date de démarrage souhaité :  Sept. 2022.

Le candidat sera également amené à voyager occasionnellement à l’étranger (participation à des conférences) ainsi qu’en France (principalement à Paris et Nice) afin de rencontrer et de collaborer avec les partenaires du projet MultiTrans.

La dissémination du travail et des résultats sera assurée grâce à l’affichage sur le site web de MultiTrans et en partageant les ressources, les algorithmes open-source, les cadriciels et plateformes développées ainsi que les résultats (sur un dépôt Git).

Les candidatures devront inclure :

• un CV complet, incluant une liste complète des publications, et ;
• une lettre de motivation, et ;
• les noms et adresses email de deux personnes références ;

et être soumises par email à :

maxime.gueriau@insa-rouen.fr,
samia.ainouz@insa-rouen.fr,
 

Au plus tard le 17 juin 2022.