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Stage : Apprentissage par renforcement du contrôle d'un cœur électrique aéronautique F/H

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Company : Safran Job field : Mathematics and algorithms Location : Magny-les-hameaux France , Occitanie , France Contract type : Internship / Student Contract duration : Full-time Required degree : Master Degree Required experience : First experience Professional status : Student
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Job Description

Ce stage d'ingénieur propose d'explorer l'application des techniques de reinforcement learning (apprentissage par renforcement) pour développer la logique de contrôle d'un cœur électrique d'avion. Le cœur électrique, composé de contacteurs faisant le lien entre des générateurs, des convertisseurs et des charges, est un élément essentiel des avions électriques et hybrides, et son contrôle est crucial pour garantir la sécurité et la fiabilité de l'aéronef.

Objectifs:
1. Étudier les spécifications et les exigences de contrôle d'un cœur électrique dans le contexte aéronautique, en tenant compte des contraintes opérationnelles et des normes de sécurité.
2. Concevoir et mettre en place un environnement de simulation pour modéliser le comportement du cœur électrique de l'avion.
3. Implémenter des algorithmes de reinforcement learning pour apprendre et optimiser la logique de contrôle du cœur électrique.
4. Évaluer les performances du système de contrôle développé à l'aide de simulations détaillées en environnement virtuel, en comparant les résultats avec des méthodes de contrôle traditionnelles.

Complementary Description

Ce stage offre une occasion unique d'explorer les applications émergentes de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'aviation, tout en contribuant au développement de technologies avancées pour les futurs systèmes de propulsion électrique et hybride

Job Requirements

Compétences requises :
• Connaissances en génie électrique, en contrôle des systèmes et en informatique.
• Expérience dans la programmation en Python et la manipulation de bibliothèques de reinforcement learning telles que TensorFlow, PyTorch ou OpenAI Gym.
• Aptitude à analyser et à interpréter les résultats des expériences de reinforcement learning.
• Autonomie, curiosité et esprit d'innovation.

Localisation du poste : BLAGNAC, Occitanie.

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