Description du sujet de thèse

La tâche de cartographier avec précision les champs de radiation est essentielle à de nombreuses activités dans les installations nucléaires ou les établissements de santé où la dose personnelle doit être surveillée avec précision. Il s'agit également d'une tâche importante qui permettrait le développement pratique de techniques de dosimétrie en ligne, où les travailleurs sont suivis dans leur environnement et leur dose est calculée en temps réel.

Dans les environnements où les champs de radiation sont inconnus, la cartographie en 3D aide à la planification et à la protection des personnes contre des niveaux de radiations dangereux.

Nous proposons un projet de recherche visant à explorer, tester et développer une stratégie de cartographie en 3D basée sur le système de détection segmenté nFacet 3D. Vous utiliserez le détecteur nFacet 3D et des méthodes d'optimisation basées sur l'apprentissage automatique pour résoudre ce problème d'optimisation. Vous jouerez un rôle central dans le développement de la simulation, des environnements virtuels et des algorithmes de cartographie pour résoudre des problèmes réalistes liés à la mesure des champs de radiation non standards et développer des techniques permettant de mieux estimer la dose effective E.

Ce projet est interdisciplinaire, à la croisée des chemins entre matériel et logiciel, capteurs et imagerie, environnements virtuels et robotique.

Vous devriez avoir un niveau de Master 2 en physique subatomique ou équivalent, des connaissances en physique nucléaire, physique des particules et interactions rayonnement-matière. Un bon niveau en programmation avec une connaissance des bibliothèques de machine learning Python, des capteurs et de l'imagerie serait un excellent point de départ. Pendant la thèse, l'étudiant recevra la formation nécessaire en dosimétrie et en mesures de radiation, ainsi que des compétences plus larges en simulation et en analyse de données. Enfin, le candidat devra avoir une maîtrise de l'anglais niveau C2 (selon le cadre européen des langues)

Contexte de travail

Le LPC CAEN, qui compte environ 93 personnels, est une Unité Mixte de Recherche (UMR 6534) dépendant de trois tutelles : le CNRS, l'Université de Caen Normandie (UCN) et l'Ecole Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN). Il est situé sur le Campus 2 de l'Université de Caen (Campus Côte de Nacre) et fait parti du parc de recherche de l'ENSICAEN (www.lpc-caen.in2p3.fr/).

Contraintes et risques

Rayonnements ionisants. Quelques déplacements en France et à l'international sont à envisager.

Informations complémentaires

Le contrat est financé par le "RIN 2022 Chaire Excellence : 00120837-22E03518 _ ALPHA, Région Normandie".