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Physics augmented black box optimization of physically implemented neural networks (M/F)

This offer is available in the following languages:
- Français-- Anglais

Date Limite Candidature : lundi 16 juin 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Physics augmented black box optimization of physically implemented neural networks (M/F) (H/F)
Référence : UMR6174-DANBRU-019
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : BESANCON
Date de publication : lundi 26 mai 2025
Type de contrat : CDD Doctorant
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 septembre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : 2200 gross monthly
Section(s) CN : 01 - Interactions, particules, noyaux du laboratoire au cosmos

Description du sujet de thèse

Implement black box neural network optimization concepts as algorithms and in hardware

Contexte de travail

Augment black box optimization tools (e.g. reinforcement learning) using highly restricted information about the physical system to be optimized. The objective is to implement in-situ learning with minimal auxiliary hardware and to test the training concepts in our laser-based all-hardware neural networks.

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.

Informations complémentaires

Marie Curie training networks mobility criteria apply