Missions

L’objectif de cette recherche est d’explorer la communication orientée vers des objectifs en développant des cadres de communication sémantique, des métriques de performance et des canaux conçus pour améliorer l’encodage et le décodage sémantiques. Elle vise à optimiser la compression sémantique en utilisant des méthodes avancées d’apprentissage profond, telles que les autoencodeurs et les mécanismes d’attention, pour la réduction de la dimensionnalité et l’extraction de caractéristiques contextuelles. L’apprentissage automatique sera utilisé pour améliorer la fiabilité, la sécurité et l’adaptabilité des communications, avec un accent particulier sur une localisation fiable grâce à des estimations conjointes des angles d’arrivée, des analyses de proximité et une fusion multimodale pour la détection des anomalies. En outre, des modèles de confiance et de réputation seront conçus pour évaluer et renforcer la fiabilité des systèmes cyber-physiques, garantissant des opérations sécurisées et fiables adaptées aux exigences des systèmes 6G.

Activités

Programme de recherche :
La personne recrutée pour ce poste sera chargée de développer des cadres de communication sémantique et des métriques de performance pour optimiser la communication orientée vers des objectifs, en concevant des canaux permettant d’améliorer l’encodage et le décodage sémantiques. Il/Elle développera les techniques de compression sémantique à l’aide d’architectures d’apprentissage profond, telles que les autoencodeurs et les mécanismes d’attention, afin d’obtenir une réduction de la dimensionnalité et une extraction des caractéristiques contextuelles. L’apprentissage automatique sera appliqué pour améliorer la fiabilité, la sécurité et les opérations adaptatives des communications, avec un accent particulier sur une localisation fiable grâce à des estimations conjointes des angles d’arrivée, des analyses de proximité et une fusion multimodale pour la détection des anomalies. En outre, il/elle concevra des modèles de confiance et de réputation pour les systèmes cyber-physiques afin d’évaluer et d’améliorer leur fiabilité, en intégrant des mécanismes de vérification de l’intégrité pour garantir des opérations sécurisées et fiables dans les systèmes 6G.

[1] M. K. Farshbafan, W. Saad and M. Debbah, "Curriculum Learning for Goal-Oriented Semantic Communications With a Common Language," in IEEE Transactions on Communications, vol. 71, no. 3, pp. 1430-1446, March 2023.
[2] A. Chorti et al., "Context-Aware Security for 6G Wireless: The Role of Physical Layer Security," in IEEE Communications Standards Magazine, vol. 6, no. 1, pp. 102-108, March 2022.
[3] Gil, S., Yemini, M., Chorti, A., Nedić, A., Poor, H. V., & Goldsmith, A. J. How physicality enables trust: A new era of trust-centered cyberphysical systems. arXiv preprint arXiv:2311.07492, 2023.

Compétences

Savoirs / connaissances: Expertise en communications sémantiques, apprentissage automatique pour les communications et/ou la sécurité.
Savoir-faire: Maîtrise des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer la fiabilité des communications, la sécurité et la sensibilisation au contexte, compétences en rédaction de propositions et en publications académiques.
Savoirs-être: capacité de collaborer avec d’autres chercheurs, sens de l’initiative, autonomie
Compétences managériales: gestion d’un projet, sens de l’organisation

Contexte de travail

Contexte :
L’émergence des systèmes 6G introduit un besoin de communication orientée vers des objectifs, en privilégiant la transmission d’informations pertinentes pour les tâches plutôt que des données brutes [1]. La communication sémantique offre une solution en exploitant des méthodes contextuelles pour optimiser l’échange d’informations sous des contraintes telles que la latence, la consommation d’énergie et la confidentialité [2]. Les avancées en apprentissage automatique permettent de développer des systèmes de communication fiables et sécurisés tout en assurant une adaptabilité à des contextes dynamiques. Les modèles de confiance et de réputation sont essentiels pour les systèmes cyber-physiques, en établissant une base pour des opérations sécurisées et dignes de confiance [3]. Cette recherche intègre ces éléments afin de relever les défis de la communication fiable, respectueuse de la vie privée et efficace au sein des réseaux 6G.
Ce poste est financé dans le cadre du PEPR 5G Réseaux du Futur, PC9 NF-Founds « Fondementsdesfutursréseauxdecommunication ». Le postdoc s'inscrit ainsi dans un projet scientifique plus large incluant des collaborations internes et externes dont le·la candidat·e pourra également bénéficier. Le projet sera réalisé dans l’équipe ICI (Information, Communication, Imagerie) d’ETIS (UMR8051), sous la direction principale du Prof. Arsenia Chorti et Dr. El Hassani Hajar.
ETIS est un laboratoire commun entre CY Cergy Paris Université, l'ENSEA et le CNRS, et une unité de recherche de premier plan en sciences informatiques en France.
ICI est une équipe d'ETIS spécialisée dans le traitement du signal, la théorie de l’information et les télécommunications. Les domaines de recherche du groupe comprennent l’optimisation de l’allocation des ressources des systèmes sans fils, le MIMO massif, les systèmes NOMA,RIS, la sécurité de l’information à la couche physique, etc.
ICI s'est forgée une réputation de classe mondiale et est devenu un acteur majeur dans ces domaines de recherche en France avec de multiples collaborations nationales et internationales.


Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

Contraintes et risques

Prérequis
Pour ce poste, vous devez répondre aux prérequis suivants :
• Doctorat en télécommunications ou dans un domaine pertinent
• Expertise en Communications sémantiques/ Apprentissage automatique/Sécurité/Modèles de confiance et de réputation pour les systèmes cyberphysiques
• Bonnes compétences en programmation (Matlab, Python, R)
• Maîtrise de l'anglais parlé et écrit
• Curiosité scientifique et envie de travailler dans un projet interdisciplinaire
• Rigueur intellectuelle et attitude proactive

Processus de recrutement
Toutes les candidatures doivent être soumises via ce portail (c'est-à-dire le Portail emploi CNRS) et doivent inclure :
• CV académique détaillé incluant une liste complète des publications.
• Lettre de motivation comprenant une brève description de votre parcours, une déclaration de vos intérêts de recherche et de votre motivation pour ce poste, et pourquoi vous pensez que vous seriez un·e bon·ne candidat·e (1 page)
• Resumé de la thèse
• Deux lettres de référence ou coordonnées de deux référents
• Deux exemples de publications ; les liens vers des documents en ligne accessibles au public sont acceptés
Pour un examen complet de votre candidature, tous les éléments énumérés ci-dessus doivent être inclus ou leur absence justifiée.
Les demandes informelles par e-mail avant les candidatures complètes sont les bienvenues.
Les candidat·e·s présélectionné·e·s seront invité·e·s à un entretien.