Duration: 6 months
Category: Research
Type: Internship
Contacts: philippe.gaussier@ensea.fr
Location: Laboratoire ETIS UMR 8051 CNRS/CYU/ENSEA

Modélisation neuronale de la navigation des oiseaux et chauve-souris : simulation et expériences sur drone

Les oiseaux sont capables de stocker de la nourriture dans un très grand nombre de caches et de la retrouver durant l’hiver. Ils exploitent des informations visuelles pour apprendre des lieux. De même on trouve chez les chauve-souris des neurones permettant de représenter l’espace en 3D au niveau de leur hippocampe (Yartsev 2013).
Dans un premier temps, on mettra en place un modèle simple de cellules de lieux qui sera testé sur un drone de type quadricopter utilisant une carte pixhawk pour le contrôle bas niveau. La première application sera de réaliser afin des tâches de homing simple (création d’un bassin d’attraction en 3D). Dans un deuxième temps, on s’intéressera à la navigation sur de longues distances avec le problème de la fusion d’informations liées au déplacement (flot optique, accéléromètres) et des informations liées à la reconnaissance visuelle de lieux. On s’intéressera à la capacité à construire un codage de l’information assurant une navigation sur de longues distances (en exploitant notamment le principe des « grid cells »)

Lieu : Equipe neurocybernétique du laboratoire ETIS (UMR CNRS 8051) à Cergy Pontoise
http://robocol.com/
Compétences requises : bon niveau en réseaux de neurones, informatique embarquée, et programmation en C.
Contact : P. Gaussier : gaussier@ensea.fr
(Envoyer CV, lettre de motivation et relevé de notes)
Indemnité ~ 650 €/mois

Modélisation des mécanismes de neuromodulation du système limbique et de leurs implications dans les pathologies telles que la dépression, les addictions et le stress post traumatique.

Depuis 30 ans le laboratoire ETIS développe des modèles computationnels inspirés de la neurobiologie pour le contrôle de robots autonomes. Nous travaillons actuellement à mettre en place un modèle rendant compte de comportements typiques et pathologiques liés à la depression, au choc post traumatique et aux addictions pour mieux comprendre ces pathologies et à long terme simuler leur évolution en fonction des traitements qui seraient proposer aux patients (modélisation des interactions entre les structures corticales, l’amygdale et les structures impliqués dans leur neuromodulation : VTA, DRN, LC, PVN,…).
Le modèle actuel permet la simulation des interactions entre différentes structures corticales et sous corticales impliquées dans la gestion de nos comportements et plus précisément de certaines pathologies telles que la dépression mélancolique, la dépression atypique, le stress post traumatique et les addictions.
Le stage visera à :
1. Étudier les interactions entre les systèmes dopaminergique et sérotoninergique dans des paradigmes d’apprentissage par conditionnement. Nous nous focaliserons sur leur implication au niveau de l’amygdale et le traitement des événements imprévus
2. Apprentissage de conditionnements positifs et négatifs et gestion du niveau de stress associé en vue de rendre compte de l’anxiété
3. Intégration de ces différents éléments dans un modèle global du système limbique avec la prise en compte des effets du cortisol et de l’ocytocine
4. Mise en place de différents scénario et calibration du réseau pour simuler la dynamique d’évolution de ces différentes pathologies en fonction des médicaments utilisés
5. L’évaluation du modèle sera faite lors de taches visant à tester l’apprentissage et le comportement du modèle dans des environnements simulés dans le but de pouvoir calibrer notre modèle par rapport à des données mesurables en clinique : niveau de cortisol, stress…
La nécessité de lancer un grand nombre de simulations impliquera le développement d’outils permettant de lancer en parallèle un grand nombre de simulations et d’optimiser la simulation de réseaux de neurones impliquant des processus ayant des dynamiques temporelles très différentes (dynamiques rapides de l’ordre de la seconde à des dynamiques lentes de l’ordre du mois).

Lieu : Equipe neurocybernétique du laboratoire ETIS (UMR CNRS 8051) à Cergy Pontoise
Compétences requises : bon niveau en réseaux de neurones et programmation en C, connaissances en neurobiologie et intérêt pour les applications en psychiatrie.
Contact : P. Gaussier : gaussier@ensea.fr
(Envoyer CV, lettre de motivation et relevé de notes y compris de l’année en cours)
Indemnité ~ 650 €/mois (durée du stage 4 à 6 mois)

Apprentissage en ligne et optimisation de trajectoire, Développement d’un Cobot pour l’industrie

Nous recherchons un stagiaire de Master (niveau M2) ou école d’ingénieur en IA et robotique pour participer au développement d’un nouveau bras robotique de type Cobot dans le cadre d’une startup en cours de création.
Descriptif détaillé : Apprendre à suivre finement une trajectoire implique non seulement d’apprendre une séquence temporelle mais aussi de prédire les effets des actions pour limiter les oscillations autour de la trajectoire désirée. Dans ce projet, nous utiliserons un modèle neuronal pour apprendre à prédire en temps réel les conséquences sensorielles des actions effectuées. Ce réseau sera utilisé pour adapter en ligne le comportement d’un bras robotique et permettre d’obtenir une trajectoire lisse et précise. Nous étudierons notamment comment le modèle peut adapter la force de la commande pour apprendre à tenir compte des effets de la gravité et du poids des objets transportés. Les tests seront effectués sur un bras à commande électrique commandés en force développé avec la société Robocol pour des applications de cobotique (bras équipé de capteurs position et vitesse pour chaque axe + frein électromagnétique). Le stage se focalisera sur l’évaluation des performances des modèles développés et sur la mise en place d’une IHM intuive. Une attention particulière sera liée à la sécurisation du bras robotique pour un fonctionnement en interaction avec des Humains (cela comprendra à la fois une réflexion sur le soft bas niveau et sur les moyens de contrôler les efforts en fonction de la présence ou nom de personnes autour du robot).
Compétences désirée : Programmation C et C++, apprentissage neuronal, temps réel, maitrise de Linux, expérience en développement logiciel avec git/Gitlab, logiciel pour l’embarqué, optimisation de code en C.
Missions :
– Adapter le logiciel bas niveau pour le contrôle sécurisé du bras (programmation liée à EtherCat)
– Participer au Développement de réseau de neurones.
– Evaluation des performances du robot développé
– Développement d’une IHM intuitive pour des taches de pick and place
– Participer à tous les aspects du logiciel système
– Support aux tests du robot.
Lieu : Equipe neurocybernétique du laboratoire ETIS (UMR CNRS 8051) à Cergy-Pontoise (site de St Martin)
Contact : P. Gaussier : gaussier@ensea.fr
Envoyer CV, lettre de motivation et tout document permettant de justifier des compétences annoncés (relevés de notes, lettres de recommandation…). Indiquer dans le sujet du mail « candidature développement Cobot »
Indemnité ~ 650 €/mois (durée du stage 4 à 6 mois)

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