TELLUX a le plaisir de vous annoncer le lancement de thèse CIFRE en machine learning, ce mardi 4 mai 2021, de l’un des membres de son équipe : Mohamad DHAINI.

En août 2020, l’ADEME lançait un appel à projets de recherche collaborative dans le cadre du programme GESIPOL (Gestion intégrée des sites et sols pollués). Cet appel à projets a pour but de soutenir financièrement la recherche et le développement permettant d’améliorer la gestion des sites et sols pollués.

De cet appel à projets est né le projet DIPORGA, qui a pour thème “La détection in-situ des polluants organiques halogénés volatils par technologie hyperspectrale et deep-learning”.

Cette thèse est pilotée par le laboratoire LITIS, en partenariat avec l’Université de Rouen. Font également partie du projet les entreprises ARCADIS et ESTIMAGES.

Pour une durée de 3 ans, elle portera sur le sujet de “L’apprentissage robuste de dictionnaires par transfert appliqué aux données hyperspectrales pour l’analyse des sols pollués”. Elle vise à développer des outils d’inférence statistique pour répondre aux problématiques d’analyse des sols en continue. 

Cette thèse s’inscrit pleinement dans la stratégie de TELLUX pour révolutionner l’évaluation de la pollution des sols en couplant l’apprentissage statistique et la chimie analytique.