Graph Neural Networks pour le Pilotage d'Architectures Électriques

Au sein du centre de recherche SAFRAN, l'équipe architecture électrique oeuvre à optimiser la gestion et le pilotage des réseaux électriques embarqués des avions, domaines où robustesse, sécurité et efficacité sont impératifs. Les architectures électriques complexes de nouvelle génération se modélisent naturellement sous forme de graphes, pour représenter les connectivités et la dynamique des composants. Problématique : La complexité croissante des environnements modélisés (nombre de noeuds, d'arêtes, dynamiques multiples) rend les techniques classiques de reinforcement learning limitées en termes de temps de calcul et de capacité à capturer les dépendances topologiques. Les Graph Neural Networks (GNN) offrent une nouvelle approche prometteuse permettant de traiter efficacement des environnements structurés par des graphes. Objectifs du stage : -\tExplorer et développer des algorithmes de reinforcement learning hybrides intégrant des GNN, capables de prendre en compte la structure profonde des réseaux électriques de l'avion. -\tAdapter/préparer des environnements de simulation pour tester et valider ces algorithmes sur des cas représentatifs du pilotage électrique aéronautique (répartition de charge, résilience, reconfiguration dynamique...). -\tRéaliser un benchmark des performances (précision, rapidité, robustesse) versus les approches classiques (DQN, PPO...) et proposer des axes d'amélioration. -\tContribuer à des publications scientifiques ou des brevets le cas échéant.

Élève-ingénieur(e) en dernière année ou en Master spécialisé en intelligence artificielle, data science ou informatique (Polytechnique, CentraleSupélec, Mines, ENS, etc.), avec : -\tForte compétence en machine learning, -\tDes notions sur le RL et les GNN. -\tBon niveau en programmation (Python, PyTorch, TensorFlow, etc.). -\tCapacités d'analyse, curiosité et goût pour l'innovation., etc.), avec : -\tForte compétence en machine learning, -\tDes notions sur le RL et les GNN. -\tBon niveau en programmation (Python, PyTorch, TensorFlow, etc.). -\tCapacités d'analyse, curiosité et goût pour

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