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Post Doc Techniques d'intelligence artificielle appliquées à la gestion des réseaux radio F/H

  • CDI
  • Châtillon (Hauts-de-Seine)
  • Développement informatique

Description de l'offre



about the role

Votre rôle est d'effectuer un travail de post doc sur les techniques d'intelligence artificielle appliquées à la gestion des réseaux radio.

Contexte global du sujet de thèse et état de l'art
L'application des techniques d'intelligence artificielle à la gestion des réseaux d'accès radio est un sujet de recherche qui n'est point récent. Le concept de radio cognitive, où une radio (un terminal, un élément du réseau,…) est capable d'observer son environnement et d'apprendre à partir de son expérience à améliorer ses décisions, est apparu avec la thèse de Mitola en 2000 [1]. Plusieurs exemples de gestion intelligente des ressources radio incluent l'accès opportuniste au spectre, la gestion de la mobilité, le contrôle de puissances ont résulté en une littérature très riche [4]. Entre temps, le concept de réseaux auto-organisants ou SON pour « Self-organizing networks » est arrivé en standardisation 3GPP avec le LTE [2] pour permettre aux opérateurs d'automatiser certaines tâches opérationnelles permettant ainsi de réduire les couts d'opérations. Aujourd'hui l'automatisation de l'opération du réseau d'accès radio est devenue une réalité du terrain. Plusieurs fonctions SON sont déjà déployées dans les réseaux, mais très peu d'algorithmes incluant de l'IA ont atteint le stade opérationnel.
Avec l'arrivée de la 5G [3], la diversité des usages nécessitera une flexibilité importante afin d'opérer efficacement la multitude de nouveaux services sur une infrastructure hétérogène comportant la 5G mais aussi les réseaux existants. L'automatisation seule ne suffit plus, le réseau doit être autonome et intelligent afin de réaliser tout le potentiel de la 5G. Les techniques d'intelligence artificielle permettent d'analyser les données du réseau et de construire une base de connaissance qui peut être exploitée pour détecter des anomalies, prédire une surcharge ou estimer l'impact d'un changement de configuration. L'IA comporte aussi des techniques d'apprentissage en ligne qui permettent à des entités du réseau d'améliorer et d'adapter leurs décisions en apprenant de leur expérience passée, en partageant leur connaissance ou en collaborant pour apprendre.

Ce travail de post-doc s'intègre dans une activité qui a pour objectifs :
1- D'identifier les cas d'usage et les fonctions de gestion du réseau d'accès radio où l'IA apporterait un gain
2- De proposer des solutions d'application de l'IA à la gestion du Réseau d'accès radio et d'en étudier la faisabilité technique
3- D'identifier les verrous technologiques qui empêchent ou freinent l'adoption de l'IA dans les réseaux et de proposer des solutions pour les lever.

Se référer à la section 3 « Le plus de l'offre » pour des informations détaillées sur la mission scientifique et les principales activités associées au post doc.

about you

Vous êtes titulaire d'un doctorat en télécommunications, en informatique ou en mathématiques.

 Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles souhaitées par le poste :
- solides connaissances des réseaux cellulaires 3GPP, y compris les réseaux 5G
- expérience significative dans l'analyse de données pour la gestion des réseaux radio (et plus particulièrement sur la partie accès)
- développement en C++ et Matlab
- une bonne connaissance des langages associés aux techniques de Machine Learning (R, Python…) est souhaitable
- Goût pour la recherche, prise d'initiative, curiosité, créativité et dynamisme
- Capacité à appréhender des problèmes complexes et à proposer des solutions en rupture
- Rigueur, fortes capacités d'analyse et de synthèse

Vous avez une expérience en Machine Learning et 5G.

additional information

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Abjectif scientifique - verrous à lever
Le travail du post-doc s'articulera autour de deux axes :
- L'intégration des techniques d'intelligence artificielle pour la gestion des réseaux 5G : il s'agit là de comprendre les use cases radio, en particulier dans le contexte d'ORAN, à la fois dans pour une prise de décision distribuée ou centralisée.
- Etudier les mécanismes d'apprentissage et les procédés à mettre en place afin de minimiser le risque de dégradation de performance pendant la phase d'exploration. L'objectif étant d'améliorer la confiance et l'adoption des techniques de l'IA. Ceci sera testé sur des exemples de use cases à définir.

Approche méthodologique-planning
Les deux streams d'activité seront menés en parallèle et s'alimenteront mutuellement. Les étapes du travail sont les suivantes :
- Identification précise de scénarios / use cases
- Etat de l'art des techniques d'apprentissage par renforcement avec un focus sur leur robustesse au changement de contexte, de transfert de connaissance et d'apprentissage collaboratif.
- Preuve de concept sur des use cases choisis.

department

L'activité de l'équipe «Radio Engineering and Support» consiste principalement à réaliser des travaux sur les thèmes de l'ingénierie radio (modélisation, dimensionnement, paramétrage et optimisation radio) et des réseaux auto-organisant pour les réseaux d'accès radio (2G/3G/3G+/LTE/LTE-A et WiFi). Toute la chaine de l'innovation est couverte, de la recherche au support aux équipes opérationnelles en passant par le développement d'outils.

Qu'est ce qui fait la valeur ajoutée de cette offre ?

Cette offre apportera au candidat une connaissance à la fois technologique et théorique, car c'est un travail à cheval entre la définition du management de la 5G et les techniques d'intelligence artificielle.

Références :

[1] J. Mitola. Cognitive radio. PhD thesis, Royal Institute of Technology, 2000.
[2] 3GPP TS 32.521. Umts; lte; telecommunication management; son; nrm; irp; requirements (Release 8). 2013.
[3] NGMN Alliance, “NGMN 5G White paper”, February 2015.
[4] J Moysen, L Giupponi; From 4g to 5g: Self-organized network management meets machine learning; Computer Communications.

contract

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