Thèse physique Des Dynamiques D'apprentissage - Paris e, France - CNRS

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Entreprise vérifiée

Paris e, France

il y a 2 semaines

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

Cette offre est disponible dans les langues suivantes:

- Français
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Date Limite Candidature : jeudi 6 juin 2024

**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Thèse "Physique des dynamiques d'apprentissage distribué dans un essaim de robots mobiles" (H/F)**
Référence : UMR7222-NICBRE-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : jeudi 16 mai 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

**Description du sujet de thèse**:
L'objectif de cette thèse est de comprendre la dynamique adaptative d'un essaim de robots lorsque les paramètres des politiques comportementales sont fixés par apprentissage après déploiement de l'essaim. L'originalité de cette thèse tient au fait que nous considérons le cas où l'apprentissage de la politique de comportement des robots est distribuée à travers l'essaim (communication lente, limité dans l'espace et en bande passante) et exécutée alors que l'essaim est déjà déployé. Pour cela nous développerons un cadre théorique pour étudier ce type d'apprentissage en ligne et distribué en prenant en compte le couplage entre le processus d'apprentissage et la dynamique spatiale et temporelle de l'essaim. Nous proposons de modéliser l'essaim de robots comme un liquide de particules actives, afin de capturer l'aspect physique et mécanique de l'essaim de robots et de modéliser la diffusion des politiques comportementales par un modèle de spins sur un réseau dynamique.

**Contexte de travail**:
Cette thèse sera co-encadrée par Nicolas BREDECHE (Professeur des Universités à Sorbonne Université, ISIR) et Olivier Dauchot (Directeur de Recherche CNRS, ESPCI-PSL, Gulliver Lab).