Stage - Deep Learning Embarqué pour des Fonctions Critiques dans le Domaine Spatial H/F - 31

Magellium (Groupe Artal), avec ses 300 collaborateurs, est un acteur indépendant, spécialiste sur la chaîne de valorisation du pixel et de la donnée image et vidéo (du capteur satellite, aéroporté ou drone jusqu'à son utilisation dans les systèmes d'information géographique, la cartographie et la Géointelligence). Magellium promeut la maîtrise des technologies du logiciel, de l'IA, du traitement d'image et de la géomatique.

L'unité Imagerie et Applications développe des systèmes de vision et de traitement de données dans les domaines de la robotique spatiale, de la défense et de l'industrie. Nos clients sont les principaux acteurs industriels et institutionnels de ces secteurs.LE SUJET DE STAGE - Deep embarqué et RISC-V

Depuis près de 10 ans, Magellium mène activement des activités de R&D dans le domaine de l'intelligence artificielle appliquée au traitement des images. Forts de cette expertise et d'une offre désormais bien étoffée nos équipes portent les algorithmes développés sur de nouvelles architectures matérielles pour le domaine spatial.

Dans ce contexte, et sous la supervision de la direction technique de l'unité, vous aurez pour mission de développer ou d'adapter des algorithmes sur processeur RISC-V, ainsi que de porter des modèles d'intelligence artificielle sur des unités de traitement dédiées au Deep Learning (Deep Learning Processing Unit - DPU) de Xilinx ou Hailo AI. Les processeurs RISC-V et les DPU sont aujourd'hui de plus en plus envisagés dans le domaine spatial, en raison de leur modularité, de leur efficacité énergétique et de leur capacité à traiter des charges algorithmiques complexes de manière embarquée.

Afin de mieux comprendre les possibilités et les limites de ces technologies, vous réaliserez un état de l'art des différentes technologies pour connaître leur maturité, avantages/inconvénients et les performances attendues par rapport aux architectures classiques (ARM).

Ensuite vous réaliserez des tests de performance sur différents cas d'usage. Plusieurs algorithmes et modèles d'IA vous seront proposés pour cette évaluation. Le travail aboutira à la rédaction d'une documentation technique destinée à orienter les choix de conception de nos ingénieurs dans le développement d'algorithmes embarqués.

Les applications étudiées s'inscrivent pleinement dans nos domaines de prédilection, à savoir la robotique et le traitement d'images issues de capteurs aéroportés ou satellitaires.