Développement D’une Fondation de Modèles

2 weeks ago


Montréal, Canada École de Technologies Supérieures (ÉTS) Full time

**Développement d’une fondation de modèles d’apprentissage modulaires et multimodales pour le diagnostic et pronostic des actifs de production d’énergie.**:

- Réf **ABG-121757**
- Sujet de Thèse- 25/03/2024- Financement public/privé- École de Technologies Supérieures (ÉTS)- Lieu de travail- Montréal - Canada- Intitulé du sujet- Développement d’une fondation de modèles d’apprentissage modulaires et multimodales pour le diagnostic et pronostic des actifs de production d’énergie.- Champs scientifiques- Sciences de l’ingénieur
- Mots clés- Production d'énergie, diagnostic, pronostic, Intelligence Artificielle**Description du sujet**:
**Bref descriptif des objectifs**

**Contexte**:
Dans le cadre de la transition énergétique nécessitant une augmentation de la production d’énergie, Hydro-Québec (HQ) se dote de programmes de recherche et de développement de Jumeaux Numériques (JNs) des actifs de production et de transport. Ces JNs seront dotés de modèles de surveillance permettant de _minimiser les arrêts de production _d’une part (anticiper les défaillances et optimiser les activités de maintenance), et de maîtriser l’état et les limites réelles des actifs en vue d’une _augmentation de leur capacité_ de production. La surveillance comprend le développement de modèles de détection et de diagnostic d’anomalies, ainsi que des modèles prédictifs pour le pronostic (prédiction de l’évolution de l’état de l’actif, prédiction de la dégradation,).

**Objectif de recherche**:
L'objectif de ces travaux de recherche est de mettre en place des fondements théoriques et pratiques basés sur les techniques d'IA pour le développement de JNs des actifs de production. Le but de ces fondements est d'aller vers une meilleure gestion des actifs avec une anticipation efficace face aux aléas en vue d’une augmentation de la production d’énergie. Basés sur les concepts de base de la conscience situationnelle proposée par Endsley [1], trois fondements vont être développés : _Perception_, _Compréhension_ et _Projection_. Le but du premier fondement est d'extraire les caractéristiques de perception de l'actif à travers la résolution de tâches élémentaires et indépendantes. Le deuxième fondement, compréhension, va résoudre des tâches plus complexes et dépendantes entre elles à partir de l'agrégation des caractéristiques de perception extraites par le module de perception. Ce deuxième fondement permet d'extraire des caractéristiques complexes du fonctionnement des actifs, offrant ainsi un socle pour une meilleure explicabilité et compréhension des phénomènes physiques. Enfin, l'objectif du troisième fondement est de projeter la dynamique des caractéristiques complexes à partir d’une analyse spatio-temporelle. Ainsi, des tâches "ultra-complexes", comme la projection temporelle des états physiques ou la prédiction du temps de transition peuvent être réalisées par des modules de prédiction, en tenant compte de plusieurs contraintes tels que, condition d'exploitation, action de maintenance, augmentation de la production,...etc. Ainsi, une attention particulière est portée sur les trois besoins suivants:

- **Fondation de modèles d’apprentissage** : une fondation de plusieurs modèles d’apprentissage est nécessaire afin de d’extraire un maximum de caractéristiques pertinentes de chaque modalité [27]. En effet, les actifs de production sont des systèmes complexes ayant une grande variabilité dans leur conception, leur contexte d’exploitation et leur politique de maintenance. Un socle d’un ensemble connexe de modèles va ainsi permettre de réaliser des tâches complexes comme le diagnostic ou le pronostic, garantissant ainsi une meilleure modularité et explicabilité.
- **Multimodalité** : Plusieurs types de données sont à considérer par les modèles d’apprentissage, comme des séries temporelles, des images et du texte [8]. Des caractéristiques pertinentes doivent être extraites à partir de chaque modalité. Toute la recherche scientifique effectuée dans le domaine de l’IA traitant de ces trois modalités doit être exploitée.
- **Explicabilité** : Comprendre et expliquer les différentes réponses et interactions des modèles est d’une importance primordiale pour la prise de décision en termes de maintenance et d’augmentation de la production [9].

**Compétences souhaitées**:
Les connaissances et expertises des domaines suivants sont fortement recommandés:

- Expertise en apprentissage profond,
- Maitrise des techniques de traitement de signal et traitement d’image,
- Expertise en programmation python (PyTorsh, TensorFlow)

**Durée du contrat**: 4 ans (à temps plein) à partir d’avril 2024

**Rémunération**: communiquer avec la personne contact

**Lieu**: Montréal (Centre de recherche d’Hydro-Québec en partenariat avec l’ÉTS)

**Research topic for a PhD thesis (English vers



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