Recrutement

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Postdoc en apprentissage/identification de systèmes dynamiques

Type de recrutement
Chercheur·euse
Durée
Urgent
oui
Rattachement
Institut FEMTO-ST, Besançon
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Le groupe de recherche Neuro du département d’Automatique et Robotique, Institut FEMTO-ST à Besançon, recherche un.e chercheur.se postdoctorant.e dans le domaine de l’apprentissage de systèmes dynamiques et des réseaux de neurones physiquement informés (PINNs), pour application à la recherche en neuroscience.

La mission principale de la personne recrutée sera de développer des modèles permettant de modéliser la dynamique de l’activité neurophysiologique de patients en état de coma, dans le but d’établir des biomarqueurs physiques de la probabilité de réveil.

Cette mission se base sur un dataset déjà disponible, collecté en collaboration avec le GHU Paris Psychiatrie et Neurosciences (Paris, France) et comprenant plusieurs centaines de patients coma, associant données EEG resting-state au 4 jour après le début du coma, et données cliniques sur le devenir neurologique au réveil (Hermann et al., 2024). La prédiction de l’état au réveil après coma a fait récemment l’objet d’une intense activité en apprentissage machine (ex. Zubler & Tsovara, 2023), mais les méthodes existantes n’ont pas encore exploré la caractérisation du système comme système dynamique, ni l’utilisation de tels paramètres physiques comme biomarqueurs. Scientifiquement, les méthodes explorées pourront faire appel à l’état de l’art récent en régression symbolique (ex. SINDy, Sparse Identification of Nonlinear Dynamics; Brunton et al.), Neural ODE (Chen et al. NeurIPS 2018) ou les réseaux de neurones récurrents (Durstewitz et al. 2023).

Le contrat est financé initialement pour une période de 12 mois, grâce à un contrat de la Région Bourgogne Franche-Comté (Project ASPECT, automatique des systèmes perceptifs, 2022-2025).

Info, candidature: https://neuro-team-femto.github.io/2024/02/23/postdoc-position