Stage recherche - Approche ML/AI pour le regroupement contextuel des cellules radio mobile F/H

votre rôle

Le stage est proposé pour répondre à un besoin commun aux problématiques de détection d’anomalies et d’optimisation du réseau radio mobile. L’objectif est de développer des modèles AI/ML permettant la classification des cellules radio en fonction de leur contexte. Ce dernier fait référence à la fois aux caractéristiques dynamiques des cellules comme les KPIs (Key performance indicators) et à leurs caractéristiques statiques comme par exemple leur technologie (4G/5G …). Il s’agit de développer des modèles de type co-clustering regroupant à la fois des données temporelles, des données spatiales et des données catégorielles caractérisant les cellules radio. Le stagiaire commencera par tester des approches simples puis des approches plus élaborées basées par exemple sur le deep learning. Les modèles développés serviront de brique de base pour développer des solutions d’optimisation du réseau spécifiques à chaque groupe et donc plus performantes.
 
Les tâches à réaliser durant le stage sont :

1. Compréhension du contexte et des données à utiliser pour le développement du modèle.
2. Prise en main d’un modèle déjà développé en interne pour le co-clustering de cellules à partir de time series univariées. Il s’agit d’étendre ce modèle au multivarié et à intégrer les données statiques.
3. Développer éventuellement un nouveau modèle basé sur le deep learning.
4. Evaluation des modèles en considérant diffèrent KPI et diffèrent environnements (urbain, rural …).

Vous collaborez à la réalisation d’un modèle de regroupement de cellules radio mobile en fonction de leur comportement et de leur environnement permettant de développer des modèles d’optimisation spécifiques à chaque groupe afin de garantir de meilleures performances. Ce modèle viendra enrichir des solutions d’optimisations existantes et nouvelles :

• Vous collaborez à la rédaction de rapports techniques et de documentation.
• Vous participez aux réunions de suivi des projets de recherche