The ATLAS (http://atlas.cern) and CMS collaborations at the Large Hadron Collider (LHC) at CERN discovered the Higgs boson in 2012, a major milestone in our understanding of fundamental particles and their interactions. This discovery led to the 2013 Nobel Prize in Physics awarded to François Englert and Peter Higgs. Since then, the LHC experiments have collected substantially larger datasets during Runs 2 and 3, enabling increasingly precise measurements of the properties of the Higgs boson and extensive searches for new phenomena beyond the Standard Model. Run 3 data-taking was completed in 2026, and the LHC is now in its third Long Shutdown (LS3), during which the accelerator and the experiments are undergoing major upgrades in preparation for the High-Luminosity LHC (HL-LHC).

The HL-LHC is expected to start delivering collisions to the experiments in 2030 and will substantially increase the integrated luminosity available to the ATLAS experiment, with a target of around 3,000 fb?¹ over its physics programme. The ATLAS detector is undergoing a major upgrade to cope with the much higher collision rate and radiation levels expected during this phase. In particular, the current Inner Detector is being replaced by a new all-silicon Inner Tracker (ITk), providing improved tracking performance and extended coverage in the challenging environment of the HL-LHC.

The tracking information provided by the ITk is essential for reconstructing the trajectories of charged particles and for identifying jets originating from the hadronization of bottom quarks. This latter capability, known as b-tagging, is a key ingredient of the ATLAS physics programme. It plays an important role in measurements involving top quarks and the Higgs boson, as well as in searches for new physics and in the study of Higgs boson pair production. In recent years, b-tagging algorithms based on modern machine-learning and deep-learning techniques have led to significant improvements in performance. New generations of these algorithms are now being developed and optimized for the challenging conditions expected at the HL-LHC.

The student will use detailed Monte-Carlo simulations of the upgraded ATLAS detector to study the performance of b-tagging algorithms with the future ITk detector. The project will involve evaluating the impact of the latest detector configuration and reconstruction software on flavour-tagging performance, and investigating possible improvements to the algorithms and their inputs. The project provides an opportunity to gain experience in a broad range of topics, including LHC physics and the Higgs sector; silicon particle detectors; charged-particle tracking and pattern recognition; and modern machine-learning techniques applied to particle physics. The work will make use of existing ATLAS analysis and software frameworks, with a significant part of the analysis based on Python. Prior experience with Python is desirable but not mandatory.

The properties of the Higgs boson have a profound impact on the evolution of the Universe. The operation of the High-Luminosity Large Hadron Collider (HL-LHC), starting in 2030, will provide an unparalleled opportunity to deepen the understanding of the Higgs boson. However, the high pile-up collision environment at the HL-LHC poses significant challenges for data taking and event reconstruction in the ATLAS experiment. To mitigate the effects of high pile-up and fully exploit the physics potential of the HL-LHC, new readout electronics will be installed for the ATLAS liquid argon (LAr) calorimeter. The new electronics will support the reconstruction of calorimeter cell energies using neural networks (NNs). The CPPM ATLAS group plays a leading role not only in the development of the NN algorithms and the upgrade of the LAr calorimeter electronics, but also in studies of Higgs boson physics involving the decay of the Higgs boson into a pair of photons (H->yy).

High-quality reconstruction of LAr cell energies is important for the study of Higgs boson physics in the ATLAS experiment at the HL-LHC. The internship will focus on reconstructing electrons and photons using LAr cell energies reconstructed by NNs. This work may be followed by an evaluation of NN performance using simulated collision events, such as those of the H->yy process. Knowledge and experience in C++/ROOT or Python programming and machine-learning tools would be advantageous, but are not mandatory.

The discovery of the Higgs boson by the ATLAS and CMS collaborations in 2012 completed the particle content of the Standard Model (SM). A fundamental question nevertheless remains open: the shape of the Higgs potential that drives electroweak symmetry breaking. In the SM, this shape is fixed by the Higgs boson self-coupling, which has never been measured. Its value determines the nature of the electroweak phase transition in the early Universe and the stability of the vacuum, and any deviation from the SM prediction would be a clear sign of new physics. At the LHC, the only direct way to measure the self-coupling is through the production of Higgs boson pairs (HH). This process is about a thousand times rarer than single Higgs production and has not yet been observed, which makes it one of the flagship goals of the LHC Run 3 and High-Luminosity programmes. The ATLAS group at CPPM has played a leading role in Higgs boson studies since the discovery and is now a major contributor to the ATLAS HH search.

This internship will focus on the HH->bbyy channel where one Higgs boson decays to two b-quarks and the second decays to two photons. The studies will use simulated samples and the data collected by ATLAS during the run 3 of the LHC. The successful candidate will work within a team of four researchers, on postdoc and two PhD students at CPPM. He/She will analyze the kinematic and topological distributions of the signal in order to improve the selection of signal events and separate them from the background. A machine learning technique, such as neural networks, can also be applied to further improve the signal selection. The significance of the signal will be assessed through a statistical analysis. The student will have the chance to collaborate with other researcher working on the same subject in various international laboratories and present his/her work at CERN.

Prior knowledge of programming languages, especially C++/root or python, is an advantage but is not mandatory.

Since the discovery of the Higgs boson at the LHC in 2012 , understanding its intrinsic properties and interactions has been a priority. The Higgs self-coupling is directly related to the shape of the Higgs scalar field potential, which is important for understanding the mechanism of electroweak symmetry breaking and serves as an essential test of the electroweak theory.

Looking of the production of a pair of Higgs boson is directly sensitive to this self-coupling. The ATLAS team at CPPM has been involved for years in several analyses looking for this di-Higgs process, in particular in the most sensitive decays channels, $bb\gamma\gamma$ and $bb\tau\tau$ . An evidence of this process could be reached with the dataset of the Run 3 of LHC which ended a few months ago.

A complementary approach to study the Higgs boson self-coupling is to use processes in which a single Higgs boson is produced. This is due to the presence of higher order corrections to the single-Higgs cross-section, accounting for a small contribution to the total production of single Higgs of approximately 1-5%. However, considering the single-Higgs production rate is three orders of magnitude higher than the di-Higgs process the contribution of the Higgs self-interaction to single-Higgs measurements is not negligible. Combination of di-Higgs and single-Higgs measurements has been done in the past [1] but the single-Higgs measurements have never been optimised for maximising their complementarity and sensitivity to the relevant Higgs-sector parameters.

This intership will focus on the parameterisation of the single-Higgs cross-section and as a function of the Higgs self-coupling modifier. It will be done using simulated events made privately. If time allows the student will start the optimisation of the selection of events to be sensitive to the Higgs self-couplings in the diphoton channel.

Desired Training: Particle physics, C++/python

Internship Duration (months): 4

Internship Period: March – July

PhD Continuation: planned (if funding is obtained)

Application: please send a detailed CV, a motivation letter and full academic transcripts.

The CNRS promotes the diversity of profiles without distinction of gender, disability or social, ethnic or geographical origins, and wishes to offer the possibility of joining an institution of research excellence to the greatest number.

[1] Constraints on the Higgs boson self-coupling from single- and double-Higgs production with the ATLAS detector using pp collisions at $\sqrt s$ = 13 TeV, ATLAS Collaboration, Phys.Lett.B 843 (2023), 137745, DOI: 10.1016/j.physletb.2023.137745

Decays of heavy-quark hadrons allow to perform indirect searches for effects beyond the Standard Model, by comparing the measured decay properties to their Standard Model predictions. Although our world is made of baryons, baryons containing heavy quarks remain much less well understood than their meson counterparts.

Although the baryons that contain a charm quark and at least one strange quark have been studied for more than 40 years, there are still significant gaps in our knowledge of their properties and decays. This is a significant limitation for any searches for physics beyond the Standard Model involving heavy-quark baryons. Improving our knowledge of these particles is therefore essential in order to turn heavy-baryon decays into precision discovery tools.

The Belle II detector at KEK (Japan) is aimed at precision measurements of properties of beauty and charm hadrons, as well as tau leptons (https://inspirehep.net/literature/1692393). The Belle II collaboration consists of more than 1000 scientists and is taking data since 2019. The key feature of the Belle II detector is the nearly 4pi angular acceptance, which allows to perform the full reconstruction of the visible collision products and calculation of the missing energy. Combined with conservation laws in e+e-->ccbar process (baryon number, electric charge, quark flavours), this allows to fully reconstruct only one charm hadron and deduce the properties of the other one. This allows to study decays previously deemed impossible, such as decays into final states that involve particles difficult to reconstruct (neutrons, neutrinos etc).

During this internship, you will learn experimental techniques used in heavy-flavour physics, notably reconstruction of charged and neutral particles, particle identification, and particle tagging. You will apply your knowledge of relativistic kinematics and conservation laws and learn data analysis techniques. You will work with Belle II data and simulation.

Experience in python/C++ and machine learning techniques is welcome but not mandatory. Curiosity and willingness to learn are more important.

Activities:

Data analysis.

Work context:

The successful candidate will be based at CPPM, Marseille (https://www.cppm.in2p3.fr). The internship will be performed in scope of the ANR StrangeCharm project, where you will collaborate with the researchers involved in this project as well as the other Belle2 group members.

Additional information:

Interested students are invited to submit their application that includes: a motivation letter, curriculum vitae, and grade records. They should also arrange for one letter of recommendation.

Additional references:

https://arxiv.org/abs/1312.7826

https://arxiv.org/abs/1811.09738

https://arxiv.org/abs/1904.12093

L’expérience Belle II fonctionne auprès du collisionneur $e^+ e^-$ SuperKEKB à énergie asymétrique, situé au KEK au Japon, principalement à la résonance $\Upsilon(4S)$ , qui se désintègre presque exclusivement en paires de mésons B. Cet environnement de production particulièrement propre et fortement contraint sur le plan cinématique, dans lequel le quadri-moment initial est connu avec précision, rend les usines à mésons B particulièrement adaptées aux mesures et aux recherches faisant intervenir de l’énergie et de l’impulsion manquantes.

L’un des principaux défis expérimentaux vient du fait que de nombreuses désintégrations de mésons B d’un grand intérêt contiennent des particules qui échappent à la détection. Il s’agit notamment des neutrinos dans les désintégrations semi-leptoniques et leptoniques rares, ainsi que de particules potentiellement invisibles dans les recherches de physique au-delà du Modèle standard. Pour étudier ces désintégrations, Belle II utilise le B-tagging, qui consiste à reconstruire l’autre méson B produit dans l’événement, appelé « côté tag », afin de déterminer son quadri-moment. Combinée au quadri-moment initial connu avec précision, cette information fournit une contrainte puissante sur le côté signal et permet d’identifier les particules manquantes grâce à l’énergie et à l’impulsion manquantes de l’événement.

Le B-tagging constitue ainsi un élément essentiel du programme de physique de Belle II. Il joue un rôle central dans les recherches faisant intervenir de l’énergie manquante, mais également dans les mesures de précision des désintégrations semi-leptoniques et dans la détermination des éléments de matrice CKM $|V_{cb}|$ et $|V_{ub}|$ . L’efficacité, la pureté et la résolution cinématique du B-tag ont une influence directe sur la sensibilité de ces mesures.

Le groupe Belle II du CPPM développe actuellement une nouvelle génération de techniques de B-tagging visant à améliorer l’efficacité et la pureté de l’étiquetage ainsi que la résolution cinématique, et à étudier leur impact sur des mesures et recherches clés de Belle II. Ce stage s’inscrit dans le prolongement de ces travaux et vise à établir un lien entre le développement de méthodes avancées de B-tagging et leurs applications concrètes à l’étude des désintégrations des mésons B avec énergie manquante.

L’étudiant acquerra une expérience pratique de l’ensemble de la chaîne d’une analyse moderne en physique des saveurs, depuis le développement et la validation d’algorithmes de reconstruction jusqu’à leur application à des mesures de physique. Il évaluera les performances des méthodes de B-tagging existantes, contribuera au développement de nouvelles approches et étudiera dans quelle mesure l’amélioration des performances du B-tagging peut accroître la sensibilité aux désintégrations semi-leptoniques ainsi qu’aux recherches de physique au-delà du Modèle standard.

La matière noire est une des grandes énigmes actuelles de la physique fondamentale. En effet, sa contribution supposée à la masse totale de l’Univers est de 85% mais elle ne peut être expliquée dans le cadre du Modèle Standard de la physique des particules (MS). Plusieurs candidats existent cependant dans les théories au-delà du MS : c’est le cas du WIMP (weakly interacting massive particle), un des candidats les mieux motivés car il permet de résoudre le problème de stabilité de la masse du boson de Higgs dans le MS.

Les expériences recherchant directement la matière noire utilisent le halo de matière noire entourant notre galaxie comme source potentielle de WIMPs. Depuis 2010, la technologie de détection la plus performante repose sur la mesure de la lumière de scintillation qui serait émise lors de la diffusion d’un WIMP sur un atome de liquide noble – argon ou xénon. L’expérience DarkSide-20k (DS-20k) est en cours d’installation à 1,4 km sous terre au laboratoire du Gran Sasso en Italie. Elle utilisera une chambre à projection temporelle (TPC) remplie de 50 tonnes d’argon purifié et équipée de 200 000 photomultiplicateurs au silicium (SiPMs). Cela lui permettra d’avoir l’un des meilleurs potentiels de découverte des WIMPs au niveau mondial après quelques années de prise de données. La phase actuelle est consacrée à la construction du détecteur. La prise de données est programmée pour 2029. L’augmentation du volume d’argon liquide par rapport aux expériences précédentes permettra à DS-20k d’avoir la meilleure sensibilité de tous les détecteurs à argon liquide et une sensibilité similaire aux détecteurs à xénon, assurant ainsi une technologie complémentaire, nécessaire pour confirmer ou infirmer une potentiel découverte.

Une fois la lumière collectée par les SiPMs, les données brutes sont traitées pour reconstruire l’information physique sur l’interaction d’origine. Cette étape fait le lien entre la prise de données et l’analyse physique. La précision avec laquelle sont reconstruites l’énergie, la position ou la topologie des événements a un impact direct sur la capacité à séparer le signal du bruit de fond, et donc sur la sensibilité du détecteur à un signal de matière noire. L’objectif de ce stage est de contribuer à l’amélioration des algorithmes intégrés au logiciel de reconstruction, et de quantifier leur impact sur les limites projetées de sensibilité aux interactions WIMP-nucléons. Le développement de ces algorithmes pourra reposer sur des techniques de pointe de machine learning et devra être implémenté de manière hautement optimisée en vue de l’immense quantité de données à traiter.

Ces études pourront être approfondies dans le cadre d'une thèse.

Plus de détails sur le groupe Matière Noire du CPPM :

https://www.cppm.in2p3.fr/web/fr/recherche/astroparticules/#Matière Noire

The Photon team at CPPM participates to the preparation and construction of the CTAO (Cherenkov Telescope Array Observatory). CTAO is a worldwide project to construct the next generation ground based very high energy (VHE) gamma-ray instrument [1]-[2]. VHE gamma-ray astronomy (above 100 GeV) explores the most extreme scenarios in the Universe such as supernova remnants, micro-quasars, gamma ray bursts and active galactic nuclei. CTAO will use tens of Imaging Air Cherenkov Telescopes (IACTs) of three different sizes (Small-Sized Telescope (SST), Medium-Sized Telescope (MST) and Large-Sized Telescope (LST)) distributed across two sites, in Chile and the Canary Island. CTAO will gain a factor of ten in sensitivity with respect to current IACTs and thanks to its performance, it will have the potential to discover and identify hundreds of new sources. The first telescope, LST-1, the prototype for the Northern Site, has been producing scientific data since 2020. The commissioning of three additional LSTs is now beginning, and the full array of telescopes at both sites will be progressively deployed by 2032.

One of the key scientific goals of CTAO is to address the longstanding question of the origin of Galactic very-high-energy cosmic rays by searching for Galactic sources capable of accelerating cosmic rays up to PeV energies, known as PeVatrons.The last few years have been extremely exciting for the PeVatron search since the large-field-of-view LHAASO observatory has detected several ultra-high-energy gamma-ray sources, with photon energies above 100 TeV, proving that PeVatrons exist in our Galaxy [3]-[4]. Nevertheless, due to the poor angular resolution of LHAASO the nature of several detected PeVatron sources remains unknown. While waiting for the completion of CTAO, LST-1 has been observing these intriguing sources for several years, with the main goal of identifying their nature through morphological studies, taking advantage of the much better angular resolution of IACTs compared to LHAASO. Most PeVatron candidates are indeed extended sources, requiring dedicated analysis techniques. The CPPM Photon team has developed recognized expertise in the analysis of extended gamma-ray sources and is leading the analysis of two such candidates.

During the internship, the student will analyze LST-1 data collected on PeVatron candidates during the 2026 observation campaign. The main objective will be to detect and characterize these sources in the 100 GeV–10 TeV energy range and, if possible, to constrain the physical mechanisms responsible for the ultra-high-energy emission observed by LHAASO. The analysis will be performed using the standard analysis tools developed for LST and CTAO, including Gammapy [5]. The analysis framework is based on Python, and the candidate should therefore have a basic knowledge of Python programming.

The internship will provide the student with experience in high-energy astrophysics, gamma-ray data analysis, statistical inference, and scientific programming.

This internship can eventually be continued with a PhD thesis.

[1] Science with the Cherenkov Telescope Array: https://arxiv.org/abs/1709.07997

[2] https://www.cta-observatory.org/

[3] Z. Cao et al. Nature, 594, 33–36 (2021)

[4] Z. Cao et al. (2023) https://arxiv.org/abs/2305.17030

[5] https://docs.gammapy.org/2.1/

The KM3NeT experiment is a next-generation neutrino telescope currently being built in the Mediterranean Sea. It is designed to detect high-energy cosmic neutrinos and to study some of the most energetic phenomena in the Universe. Since neutrinos can travel over cosmological distances without being significantly deflected or absorbed, they provide a unique view of astrophysical environments that are difficult to probe with electromagnetic observations alone. The detection of high-energy neutrinos can therefore provide important information about the physical processes responsible for the acceleration of cosmic particles and contributes to the rapidly developing field of multi-messenger astronomy.

Multi-messenger astronomy relies on the coordinated observation of astrophysical sources using different types of messengers, including neutrinos, gravitational waves, gamma rays, X-rays, and optical or radio emission. The identification of a common source across different messengers can provide much stronger constraints on the nature and physical mechanisms of transient astrophysical events.

The French multi-messenger program involves several complementary instruments and collaborations. Among them, the SVOM mission, a French-Chinese satellite dedicated to the study of transient high-energy phenomena, provides rapid observations in X-rays and gamma rays. COLIBRI is a 1.3-m robotic optical and near-infrared telescope located at the San Pedro Mártir Observatory in Mexico. It is designed for the rapid follow-up of SVOM alerts and other transient sources. The CPPM is involved in the scientific exploitation of these observations and is responsible for the official data-analysis pipeline of COLIBRI.

The combination of KM3NeT neutrino observations with rapid electromagnetic follow-up by instruments such as SVOM and COLIBRI provides an opportunity to search for the astrophysical sources of high-energy neutrinos and to study transient phenomena from a multi-messenger perspective. A particularly important aspect of this effort is the development of real-time alert systems, which can identify promising neutrino candidates and rapidly trigger observations by other observatories.

During this internship, the student will participate in several complementary aspects of multi-messenger research in the KM3NeT context. The work will involve the analysis of neutrino data, the study and development of real-time alert strategies, and the definition and analysis of follow-up observations with electromagnetic observatories.

A first part of the internship will focus on KM3NeT neutrino data and real-time alerts. The student will contribute to the analysis of neutrino candidates and to the identification of events with properties potentially indicating an astrophysical origin. Depending on the progress of the internship, the work may involve studying the criteria used to generate real-time alerts, characterizing the resulting alert sample, and investigating how these alerts can be used to trigger observations by other facilities.

A second part will focus on the multi-messenger follow-up of neutrino candidates. The student will participate in the analysis of electromagnetic observations obtained by SVOM and COLIBRI around the time and position of selected KM3NeT neutrino events. Particular attention may be given to transient sources such as Gamma-Ray Bursts and their afterglows, as well as other variable or transient astrophysical phenomena. The student will investigate methods for identifying spatially and temporally coincident sources and for assessing whether a potential association between neutrino and electromagnetic events is statistically significant.

The internship may also involve the development or improvement of tools used to coordinate and analyse multi-messenger alerts and datasets. This could include Python-based tools for data selection, cross-matching, visualization, statistical analysis, or the characterization of candidate counterparts. Depending on the progress of the work, the student may also contribute to the definition of observing strategies for the rapid follow-up of promising KM3NeT alerts with COLIBRI or other electromagnetic facilities.

The project will make use of real data from the KM3NeT, SVOM and COLIBRI experiments and will provide the student with an opportunity to work on the complete chain from the detection of an astrophysical candidate to its multi-wavelength follow-up and scientific interpretation.

More broadly, this internship will contribute to the development of real-time multi-messenger astronomy, with the goal of identifying the astrophysical sources of high-energy neutrinos and understanding the physical mechanisms responsible for some of the most energetic transient phenomena in the Universe.

This internship can be followed in a PhD.

Required Skills

• Background in astrophysics, particle physics, and/or data science;

• Python programming, ideally at an intermediate to advanced level;

• Experience with other programming languages or software-development tools is a plus;

• Interest in multi-messenger astronomy, neutrino astronomy, and transient astrophysical phenomena;

• Ability to work in an international and collaborative research environment;

• English.

L’effet Sachs-Wolfe intégré (ISW) constitue une sonde de l’évolution des potentiels gravitationnels à l’époque tardive de l’Univers. Les vides cosmiques et les superamas représentent des environnements extrêmes, respectivement sous-denses et sur-denses, de la grande structure de l’Univers, et devraient laisser des signatures caractéristiques dans la température du fond diffus cosmologique (CMB) via l’effet ISW.

L’objectif de ce projet est de rechercher le signal ISW associé aux vides cosmiques et aux superamas identifiés dans la première publication de données d’Euclid (Euclid Data Release 1, DR1), en utilisant les cartes de température du CMB obtenues par le satellite Planck. L’étudiant analysera les propriétés des vides et des superamas identifiés dans Euclid DR1 et étudiera leur dépendance en fonction du redshift, de leur taille et de leur densité.

L’objectif principal sera de mesurer la température moyenne du CMB autour de ces structures à l’aide d’une analyse par empilement (stacking), et de caractériser les profils de température obtenus pour les vides et les superamas. L’analyse sera validée à l’aide de simulations, notamment à partir de catalogues randomisés et en étudiant l’impact des masques d’Euclid et de Planck.

Une attention particulière sera portée à la dépendance du signal mesuré vis-à-vis des propriétés et de la sélection des structures, ainsi qu’aux effets observationnels tels que les incertitudes sur les redshifts photométriques et la géométrie de la zone observée.

Le contexte : Plus de vingt ans après la découverte de la nature accélérée de l'expansion de l'Univers, il n'existe toujours pas d'explication définitive de son origine physique. Plusieurs types d'énergie noire ou même des alternatives/extensions à la relativité générale ont été proposés dans la littérature pour tenter d'expliquer l'accélération de l'expansion. En mesurant avec précision les taux d'expansion de l'Univers et de la croissance des structures à grande échelle, en fonction du temps cosmique, nous pouvons en apprendre davantage sur ce mystère cosmologique. En particulier à faible redshift, lorsque l'expansion est accélérée et que l'énergie noire domine l'expansion, nous souhaitons obtenir les meilleures contraintes sur le taux de croissance des structures. Ces mesures peuvent être réalisées en combinant les positions des galaxies et leurs vitesses. Les propriétés statistiques du champ de densité et de vitesse sont étroitement liées au modèle cosmologique sous-jacent.

Expériences : La mesure des taux d'expansion et de croissance de l'Univers est le principal objectif scientifique des expériences actuelles et futures telles que l'instrument spectroscopique de l'énergie noire (DESI), le Zwicky Transient Facility (ZTF), Euclid et le Vera Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time (Rubin-LSST).

DESI mesure actuellement la position de 40 millions de galaxies (avec leur décalage vers le rouge) et l'échantillon de galaxies à faible décalage vers le rouge sera le plus complet à ce jour.

L'étude ZTF permettra de découvrir plus de 5 000 supernovae de type Ia, dont nous pourrons déduire la vitesse des galaxies. Le projet Rubin-LSST portera ce nombre à plusieurs centaines de milliers.

Objectif de la thèse : Le candidat sélectionné travaillera à l'analyse conjointe des ensembles de données DESI et ZTF, qui contiennent des millions de galaxies et des milliers de supernovae de type Ia. Le candidat se familiarisera avec la physique et les statistiques des regroupements de galaxies, codera son propre pipeline d'analyse, le testera sur des simulations de pointe et l'appliquera sur des données réelles. La mesure du taux de croissance des structures avec les galaxies de DESI et les vitesses de ZTF sera essentiel dans le test de la relativité générale aux échelles cosmiques. Cette étude est dans le plan de route principal des projets DESI et ZTF.

Profil requis : Le candidat doit avoir un grand intérêt pour la cosmologie, les statistiques, l'analyse de données et la programmation (nous utilisons principalement python). La maîtrise de l'anglais et la capacité à travailler en équipe sont également requises.

Contexte :

La mission Euclid de l’ESA, lancée en juillet 2023, a pour objectif de comprendre les origines de l’expansion accélérée de l’Univers en étudiant l’énergie noire et la matière noire à travers des observations détaillées. A son bord, l’instrument NISP (Near Infrared Spectrometer and Photometer) produit des images cruciales pour les analyse cosmologiques.

Les détecteurs infrarouges de l’instrument NISP sont exposés au rayonnement cosmique, qui laisse des dépôts d’énergie résiduels dans les images. Parmi ces événements, les «Snow Balls» se distinguent par leur forme unique : ils affectent une zone relativement large de pixels, avec une distribution énergétique inhabituelle, et apparaissent comme de petites boules rondes, d’où leur nom.

Contrairement à d’autres artefacts instrumentaux, les Snow Balls n’affectent pas directement l’analyse scientifique. Cependant, leur fréquence d’apparition et leur évolution au fil du temps sont des paramètres importants à surveiller pour garantir un suivi précis du comportement des détecteurs.

Objectifs du stage :

Le stage vise à identifier, cataloguer et caractériser les événements “Snow Ball” afin d’évaluer leur fréquence et leur évolution. Les principales étapes du travail seront :

- Identification visuelle et constitution d’un catalogue : annotation manuelle des événements Snow Balls dans les images afin de constituer une base de référence.

- Apprentissage automatique pour la détection : entraînement et validation d’un algorithme de détection et de classification automatique à partir du catalogue.

- Analyse statistique : étude des propriétés des Snow Balls, incluant :

évolution temporelle,

taux d’occurrence par détecteur,

elation entre taille et énergie déposée,

comparaison avec d’autres événements induits par le rayonnement cosmique.

Compétences développées :

- Annotation et traitement d’images astronomiques.

- Développement d’algorithmes de détection et classification.

- Analyse statistique des phénomènes instrumentaux.

- Compréhension du comportement des détecteurs infrarouges face au rayonnement cosmique.

Vingt ans après la découverte de l'accélération de l'expansion de l'univers par des mesures avec les supernovas, la sonde supernovas reste l'un des moyens les plus précis pour mesurer les paramètres de cette période récente de l'histoire de notre univers dominée par ce qu'on appelle l'énergie noire.

L'observatoire Rubin avec le relevé Large Survey of Space and Time (Rubin/LSST) sera mis en service en 2025 et débutera officiellement fin 2025. Il s'agit d'un télescope de 8,4 mètres doté d'une caméra de 3,2 milliards de pixels, la plus puissante jamais construite.

Ce télescope prendra une photo de la moitié du ciel toutes les trois nuits pendant dix ans. Ce sondage permettra de mesurer des milliards de galaxies avec une grande précision et de suivre la variation dans le temps de tous les objets transitoires. Avec de nombreuses autres études astrophysiques, ce sera une machine très puissante pour déterminer les paramètres cosmologiques à l'aide de nombreuses sondes différentes et, en particulier, elle imposera de fortes contraintes sur la nature de l'énergie noire. Le projet LSST vise à découvrir jusqu'à un demi-million de supernovae. Cette amélioration de deux à trois ordres de grandeur statistique par rapport à l'ensemble des données actuelles permettra de tester précisément les paramètres de l'énergie noire, de tester la relativité générale et imposera également de nouvelles contraintes sur l'isotropie de l'univers.

Dans ce stage de Master 2, nous proposons d'analyser les premières images de Rubin/LSST avec des méthodes d'apprentissage profond pour la detection et l'identification des transitoires/supernovas.

Le groupe LSST du CPPM est déjà impliqué dans la photométrie de précision pour LSST, avec une implication directe dans la validation des algorithmes au sein de DESC/LSST [1][2], et a proposé de nouvelles méthodes d'apprentissage profond pour améliorer la détection [5], l'identification photométrique des supernovas [3] et les redshifts photométriques [4].

[1] https://www.lsst.org/content/lsst-science-drivers-reference-design-and-anticipated-data-products

[2] https://arxiv.org/abs/1211.0310

[3] https://arxiv.org/abs/1901.01298

[4] https://arxiv.org/abs/1806.06607

[5] https://arxiv.org/abs/2607.05393

L'astronomie des transitoires s'est considérablement développée ces dernières années avec l'émergence de nouveaux instruments capables de détecter et de suivre rapidement des phénomènes astrophysiques variables. Parmi eux, les sursauts gamma (Gamma-Ray Bursts, ou GRBs) constituent certaines des explosions les plus énergétiques de l'Univers. Ces événements extrêmement lumineux et transitoires sont associés à la formation d'un objet compact et à l'émission de jets relativistes. Ils peuvent notamment être produits lors de l'effondrement gravitationnel d'étoiles massives ou lors de la coalescence de deux étoiles à neutrons.

Les GRBs présentent une émission prompte, principalement observée aux hautes énergies, suivie d'une rémanence (afterglow) multi-longueurs d'onde qui peut être détectée pendant plusieurs heures voire jours. L'observation rapide et régulière de cette rémanence permet de caractériser la physique de l'explosion, la géométrie des jets relativistes et l'environnement des sources. Les coalescences d'étoiles à neutrons constituent également une cible privilégiée de l'astronomie multi-messagers, car elles peuvent être accompagnées à la fois d'émission gravitationnelle et de contreparties électromagnétiques, telles que des GRBs courts et des kilonovae.

Dans ce contexte, COLIBRI est un télescope robotique de 1,3 m dédié notamment au suivi rapide des sources transitoires et des alertes de haute énergie. Installé à l'observatoire de San Pedro Mártir au Mexique, COLIBRI permet d'obtenir rapidement des observations photométriques dans plusieurs bandes optiques et proche infrarouges. Sa capacité à observer une source peu de temps après une alerte en fait un instrument particulièrement adapté à l'étude des rémanences de GRBs et à la recherche de contreparties électromagnétiques d'événements transitoires.

Lors de ce stage, l'étudiant.e participera à l'étude et à l'optimisation de stratégies d'observation avec COLIBRI pour le suivi de sources transitoires. L'objectif sera notamment d'étudier comment optimiser les observations afin de maximiser les chances de détecter et de caractériser les contreparties électromagnétiques associées aux alertes astrophysiques. Une partie du travail portera également sur l'exploitation des données d'alertes du Legacy Survey of Space and Time (LSST) afin d'identifier et de sélectionner des transitoires présentant des propriétés compatibles avec des phénomènes tels que les rémanences de sursauts gamma (afterglows). L'étudiant.e pourra ainsi étudier les critères permettant de sélectionner les alertes les plus pertinentes pour un suivi rapide avec COLIBRI et évaluer l'impact de cette sélection sur l'efficacité de la stratégie d'observation.

Le travail pourra s'appuyer sur des simulations de populations de sources et sur les caractéristiques instrumentales de COLIBRI. Une attention particulière pourra être portée aux courbes de lumière attendues des rémanences de GRBs et des kilonovae, ainsi qu'à leur évolution spectrale et temporelle. L'étudiant.e pourra étudier l'influence de différents paramètres de la stratégie d'observation, tels que le délai entre l'alerte et le début des observations, la durée et le nombre des expositions, le choix des filtres ou encore la cadence de suivi.

Selon l'avancement du stage, ce travail pourra également s'appuyer sur des observations réelles obtenues avec COLIBRI et sur les outils d'analyse développés pour leur traitement photométrique. Il pourra ainsi permettre de faire le lien entre les simulations, la définition des stratégies d'observation et l'exploitation scientifique des données.

Ce travail s'inscrit plus largement dans le développement de l'astronomie des transitoires et de l'astronomie multi-messagers, avec pour objectif de mieux comprendre les phénomènes astrophysiques les plus énergétiques de l'Univers et d'optimiser la réponse observationnelle aux nouvelles alertes.

Ce stage pourra se continuer en thèse.

Compétences nécessaires

• Programmation Python, idéalement à un niveau intermédiaire à avancé ;

• Goût pour l'analyse et le traitement de données scientifiques ;

• Anglais ou français.

Les désintégrations inclusives telles que $B \rightarrow D X$, $B \rightarrow \Lambda_{c} X$ et $B \rightarrow D_{s} X$ constituent une sonde particulièrement intéressante de la production de quarks charme et de la dynamique sous-jacente aux désintégrations des mésons B. Les mesures existantes se concentrent principalement sur le hadron charmé reconstruit, tandis que le système associé X est traité de manière inclusive. Cependant, les propriétés de X contiennent des informations supplémentaires sur le processus de désintégration ainsi que sur l’hadronisation des quarks produits lors de la désintégration faible.

Ce projet vise à étudier la composition et les propriétés du système X à l’aide des données de Belle II et des échantillons existants de hadrons charmés inclusifs. L’étude portera notamment sur la présence de particules et de hadrons supplémentaires dans X, leurs propriétés cinématiques, leurs multiplicités ainsi que leurs corrélations avec le hadron charmé reconstruit. Ces études pourront apporter des informations complémentaires sur les mécanismes sous-jacents aux désintégrations et contribuer à identifier certaines contributions spécifiques aux désintégrations inclusives des mésons B.

Le groupe Belle II du CPPM est activement impliqué dans le développement de techniques d’étiquetage des mésons B (B-tagging) ainsi que dans les mesures des désintégrations inclusives des mésons B. Ce stage permettra à l’étudiant de s’appuyer sur ces travaux en cours et d’acquérir une expérience pratique dans l’analyse des données de Belle II, le B-tagging, la reconstruction des événements et les analyses inclusives en physique des saveurs.

Ce projet permettra ainsi de poser les bases d’un programme plus large consacré à l’étude de la structure des désintégrations inclusives des mésons B et à la compréhension de la dynamique de production du charme à Belle II.

Contexte

L’étude des propriétés des neutrinos constitue aujourd’hui l’un des domaines les plus dynamiques de la physique des particules. De nombreuses questions fondamentales restent ouvertes, telles que l’origine de leur masse ou leur hiérarchie. Leur exploration expérimentale demeure toutefois particulièrement difficile : les neutrinos interagissent extrêmement peu avec la matière, et leurs caractéristiques ne sont aujourd'hui déduites qu’à partir des rares interactions observées dans des détecteurs massifs. Les mesures des propriétés individuelles des neutrinos dans ces détecteurs restent limitées en précision — leur énergie, par exemple, n’est généralement connue qu’à 10 à 20 % près.

Pour dépasser ces limitations dans l’étude des neutrinos produits auprès d'accélérateurs, des chercheurs du CPPM, en collaboration avec plusieurs équipes internationales, développent une nouvelle approche expérimentale appelée neutrino tagging. Cette méthode vise à déterminer les propriétés du neutrino dès sa production, au moment de la désintégration d’un pion en un muon

et un neutrino. Comme le pion et le muon sont des particules chargées, leurs rajectoires peuvent être mesurées avec une grande précision. Les caractéristiques du neutrino peuvent alors être déduites par de simples relations cinématiques, permettant notamment d’estimer son énergie avec une précision relative inférieure au pour cent.

Le principal défi de cette méthode réside dans l’intensité extrêmement élevée des faisceaux de pions utilisés pour produire les neutrinos (de l’ordre de 10¹⁰ pions par seconde). Reconstruire les trajectoires de ces particules et de leurs produits de désintégration représente un enjeu technologique et algorithmique majeur.

Objectif du stage

Le stage propose de contribuer au développement et à l’évaluation des algorithmes de machine learning destinés à relever ce défi, ainsi qu’à l’optimisation des spécifications des trajectographes nécessaires à la mise en œuvre de la méthode.

Compétences

• Physique des neutrinos
• Physique des détecteurs (trajectographes)
• Machine learning
• Programmation C++ et Python
• LaTeX

Candidature

Merci de remplir ce https://www.cppm.in2p3.fr/~mperrint/Recruit/apply.php>formulaire.

La matière noire est l’une des grandes énigmes de la physique fondamentale actuelle. Elle représente 85 % de la masse totale de l’Univers, mais n’a pas d’explication dans le cadre du Modèle standard de la physique des particules (MS). Plusieurs candidats à la matière noire existent dans des théories allant au-delà du MS : c’est le cas de l’axion, l’un des candidats les mieux motivés puisqu’il explique également l’absence de violation de la symétrie CP dans l’interaction forte.

La détection des axions nécessite de nouvelles techniques expérimentales, et très peu permettent de couvrir la plage de masse autour 100 micro-eV prévue par la théorie. MADMAX (MAgnetised Disk Mirror Axion eXperiment) est une des seules à relever ce défi en utilisant le concept novateur d’haloscope diélectrique, constitué d’une série de 80 disques d’un mètre de diamètre placés à l’intérieur d’un aimant dipolaire de 10 Teslas dans des conditions cryogéniques (~10 Kelvins). En contrôlant avec une précision de l’ordre du micromètre la position des disques, le signal électromagnétique produit par les axions est amplifié, ce qui permet de rechercher ces signaux extrêmement faibles de l’ordre de 10^-27 Wm^(-2). En 2025, la collaboration a publié la première recherche d’axions utilisant un haloscope diélectrique dans un aimant au CERN, établissant des meilleures limites mondiales autour de 80 micro-eV. Elle développe et teste actuellement de nouveaux prototypes, les essais cryogéniques et l’acquisition de données étant prévus pour 2027.

L'étudiant(e) analysera les données des tests du prototype actuel afin de caractériser sa réponse électromagnétique et d'en extraire son facteur de « boost » : une grandeur clé décrivant l'amplification par le détecteur d'un signal électromagnétique induit par un axion. Cela lui permettra d’acquérir une expérience pratique des techniques de mesure des fréquences micro-ondes, de l'analyse de données et des simulations électromagnétiques, en travaillant au sein d'une collaboration internationale actuellement en phase finale des essais du prototype.

Ce projet constitue une solide initiation à la physique expérimentale des astroparticules. En fonction des progrès réalisés et de la disponibilité des données, il pourrait être possible d’étendre l’analyse à de futurs prototypes ou à d’autres recherches menées dans le cadre du projet MADMAX, telles que celles portant sur les photons sombres.

[Compétences requises : maîtrise de Python et de l’électromagnétisme classique, ainsi qu’un intérêt pour la physique des particules et la cosmologie. Aucune expérience préalable en radiofréquences (RF) ou micro-ondes n’est requise.]

Plus de détails:

https://www.cppm.in2p3.fr/web/fr/recherche/astroparticules/#Mati%C3%A8re%20Noire

https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/c749-419q

https://arxiv.org/abs/2109.07376

L'astronomie des transitoires s'est considérablement développée ces dernières années avec l'émergence de nouveaux instruments capables de détecter et de suivre rapidement des phénomènes astrophysiques variables. Parmi eux, les sursauts gamma (Gamma-Ray Bursts, ou GRBs) constituent certaines des explosions les plus énergétiques de l'Univers. Ces événements extrêmement lumineux et transitoires sont associés à la formation d'un objet compact et à l'émission de jets relativistes. Ils peuvent notamment être produits lors de l'effondrement gravitationnel d'étoiles massives ou lors de la coalescence de deux étoiles à neutrons.

Les GRBs présentent une émission prompte, principalement observée aux hautes énergies, suivie d'une rémanence (afterglow) multi-longueurs d'onde qui peut être détectée pendant plusieurs heures voire jours. L'observation rapide et régulière de cette rémanence permet de caractériser la physique de l'explosion, la géométrie des jets relativistes et l'environnement des sources. Les coalescences d'étoiles à neutrons constituent également une cible privilégiée de l'astronomie multi-messagers, car elles peuvent être accompagnées à la fois d'émission gravitationnelle et de contreparties électromagnétiques, telles que des GRBs courts et des kilonovae.

Dans le contexte de l’astronomie des transitoires, le Legacy Survey of Space and Time (LSST) produira un très grand nombre d’alertes correspondant à des sources astrophysiques variables ou transitoires. L’identification rapide de la nature de ces sources et la caractérisation de leur évolution temporelle sont essentielles pour sélectionner les événements les plus intéressants pour un suivi avec des télescopes dédiés aux observations rapides.

COLIBRI est un télescope robotique de 1,3 m installé à l’observatoire de San Pedro Mártir au Mexique. Il est notamment dédié au suivi rapide de sources transitoires et permet d'obtenir des observations photométriques dans plusieurs bandes optique et proche infrarouge. Sa capacité à réagir rapidement aux alertes en fait un instrument particulièrement adapté à l'étude de phénomènes transitoires tels que les rémanences de sursauts gamma (afterglows) ou les contreparties électromagnétiques d'événements multi-messagers.

L'objectif de ce stage sera de participer à l'analyse d'une ou de quelques sources transitoires détectées par LSST et suivies avec COLIBRI. L'étudiant.e prendra en main les outils d'analyse photométrique déjà développés au sein de l'équipe afin d'exploiter les observations disponibles et de construire les courbes de lumière et les distributions spectrales en énergie des sources étudiées.

Une première partie du travail consistera à analyser les données LSST et COLIBRI : extraction et contrôle des mesures photométriques, recherche d'éventuelles détections dans différentes bandes, construction des courbes de lumière et comparaison des observations obtenues à différents temps. L'étudiant.e pourra également utiliser les outils existants pour effectuer de la photométrie forcée et caractériser les sources faibles.

Le travail portera ensuite sur le développement d'outils simples de classification des transitoires. L'objectif sera notamment d'étudier si les propriétés temporelles et spectrales d'une source sont compatibles avec différents scénarios astrophysiques, par exemple une rémanence de sursaut gamma (afterglow) ou une kilonova. L'étudiant.e pourra explorer différents indicateurs tels que l'évolution de la luminosité avec le temps, les couleurs, les pentes des courbes de lumière et leur évolution spectrale. Ces informations pourront être comparées à des modèles ou à des populations de sources connues.

Selon les sources sélectionnées et les données disponibles, l'analyse pourra également être complétée par des informations provenant d'autres relevés astronomiques ou d'observations complémentaires. L'objectif ne sera pas de développer un classificateur complet pour l'ensemble des alertes LSST, mais de mettre au point et tester une première approche de classification sur un petit nombre de cas d'étude.

Ce stage permettra ainsi à l'étudiant.e de se familiariser avec l'analyse de données astronomiques réelles, la photométrie des sources transitoires, l'utilisation de données provenant de plusieurs instruments et le développement d'outils d'analyse en Python. Il donnera également une première expérience de l'exploitation scientifique des alertes du LSST dans le contexte de l'astronomie des transitoires et multi-messagers.

Compétences nécessaires

• Programmation Python, idéalement à un niveau intermédiaire à avancé ;

• Goût pour l'analyse et le traitement de données scientifiques ;

• Anglais ou français.

DEPHY est un projet de recherche et développement soutenu par l'institut IN2P3, qui vise à étudier les technologies nécessaires au développement de détecteurs à petits pixels pour les détecteurs de traces dans les futurs accélérateurs de particules et en particulier le FCC (Futur Circular Collider) au CERN. Parmi les objectifs, le projet se concentre sur la conception de circuits de lecture de pixels à haute résolution temporelle de l’ordre de quelques picosecondes, capables de fonctionner dans des environnements soumis à des rayonnements extrêmes.

Les difficultés sont diverses~: Les applications en physique des particules génèrent un flux de données très important et exigent un fonctionnement des détecteurs dans un environnement sévèrement radioactif. La dernière production d’ASIC «~Front-End~» est tolérante à une dose totale (TID) de 500~Mrad (5~MGray) représentant 5 ans d’exploitation.

Pour les applications où le temps est un facteur critique, la technologie CMOS 28~nm présente un intérêt particulier. Un premier ASIC prototype a été conçu au CPPM avec cette technologie et est en cours de tests et de caractérisation. Cet ASIC comprend différents sous-circuits permettant d’une part de caractériser une matrice de 400 pixels (taille~: 25×25~µm) et d’autre part de déterminer la tolérance de la technologie à la dose ionisante (TID) ainsi qu’aux effets des évènements singuliers (SEE).

Activité principale :

Les tests des ASIC’s aboutissent à la validation des architectures proposées auprès des collaborations en place où les résultats sont présentés. Un banc de tests polyvalent est déployé actuellement au CPPM permettant à la fois de caractériser la partie analogique des pixels (Amplificateur de charge (BW, bruit…)) et de tester en irradiation, sur sites dédiés, certaines parties du circuit. La carte principale se veut compacte et portable. Elle comprend une électronique embarquée de type BeagleBone (OS Linux), communicant avec un FPGA (Altera-Cyclone III - programmation VHDL). Ce dernier gère les signaux nécessaires au fonctionnement de l’ASIC en test (DUT). Le contrôle-commande s’effectue au niveau de la carte BeagleBone en C++. D’autres paramètres tels que, la consommation, la température, les niveaux d’alimentation, sont enregistrés via un bus I2C. Ces éléments sont indispensables pour s’assurer du bon fonctionnement du DUT.

Le stage de 6 mois devra comporter plusieurs étapes~:

• Prise en main du banc de test.

• Maîtrise, débogage des différentes fonctions du banc.

• Amélioration et finalisation de l’ensemble

• Possibilité de proposer une interface utilisateur de type Qt Python.

Connaissances requises :

Le(la) candidat(e) devra posséder :

• des bonnes bases en électronique

• des solides connaissances en programmation VHDL, C++, Qt Python.

Contact :

CV + lettre de motivation avec la référence « Ingenieur-2627-EL-04 » à

Frédéric HACHON

Ingénieur de Recherche - Correspondant des stages techniques du CPPM

Tél : +33 4 91 82 76 71- Mél : hachon@cppm.in2p3.fr

Le stage de 6 mois sera conventionné et rémunéré.

Le stage se déroule au Centre de Physique des Particules de Marseille (CPPM). C’est est une unité mixte de recherche (UMR 7346) qui relève de l’IN2P3, institut regroupant les activités de physique des particules et de physique nucléaire au sein du CNRS et d’Aix-Marseille Université.

Le CPPM étudie actuellement la pertinence de l’utilisation d’une technologie BiCMOS 130 nm dans le but de concevoir un détecteur pixelisé permettant la mesure et la caractérisation d’une particule élémentaire appelée neutrino dont sa masse est extrêmement faible et ne possédant aucune charge électrique.

Les deux principaux chalenges techniques de ce projet est de maintenir les informations temporelles extrêmement précises (< 40ps) tout en étant tolérant à une dose ionisante très élevée de l’ordre de la dizaine de Méga Gray. La pertinence de ce future détecteur réside dans la détection spatiale d’une particule ionisante dont la désintégration amène la création d’un neutrino, particule pas totalement comprise par la communauté des physiciens du domaine. Actuellement, ce futur concept n’a aucune concurrence, et pourrait entraîner des réponses sur les propriétés encore manquantes et donc mieux comprendre son origine et son comportement.

Activité principale :

Le/la stagiaire va rejoindre l’équipe de développement du CPPM qui doit réaliser un premier prototype pour l’année 2027. Le circuit sera réalisé en technologie BiCMOS 130nm et contiendra des fonctions analogiques et digitales ( préamplificateur, des DACs de control, BandGap ou encore des fonctions numériques de contrôle, ou de lecture des données)

Dans un premier temps, le/la stagiaire doit mener une recherche bibliographique détaillée sur les détecteurs à pixels monolithiques et sur les fonctions générales. Ensuite, il lui sera proposé de participer à la conception du circuit prototype selon le cahier des charges fourni.

• Etude bibliographique sur les architectures de la fonction.

• Conception, simulation sous Cadence

• Dessin des masques (Layout)

• Simulation post-layout

Connaissances requises :

• Bonnes connaissances en conception de circuits intégrés en technologie CMOS

Contact :

CV + lettre de motivation avec la référence « Ingenieur-2627-EL-03 » à

Frédéric HACHON

Ingénieur de Recherche - Correspondant des stages techniques du CPPM

Tél : +33 4 91 82 76 71- Mél : hachon@cppm.in2p3.fr

Le stage de 6 mois sera conventionné et rémunéré.

Le Centre de Physique des Particules de Marseille (CPPM), est l’un des laboratoires fédérant les moyens de la Physique des Particules en France. Ses équipes de chercheurs et ingénieurs s’investissent au sein des collaborations internationales des expériences de Physique des Particules, d’Astroparticules et de cosmologie. Elles travaillent, notamment, sur les expériences installées autour du plus puissant accélérateur de particules au monde, le LHC situé au CERN à Genève (http://www.cern.ch).

Vous travaillerez au sein du service électronique, qui a notamment contribué aux systèmes d’acquisition des expériences ATLAS et LHCb du CERN. Ces systèmes traitent des flux de données alant jusqu’à 30~TB/s sur plus de 10 000 liens sériels optiques. Notre équipe a développé une carte d’acquisition prototype basée sur un FPGA Agilex 7 M-series doté de transceivers F-tiles à 112 Gb/s permettant d’atteindre 400 Gb/s de débit réseau. Un premier firmware FPGA intégrant les couches Ethernet, IP et UDP est opérationnel.

La prochaine génération de systèmes vise les transferts Remote Direct Memory Access (RDMA), qui permettent l’échange efficace entre les nœuds dédiés à la lecture des détecteurs et ceux dédiés au traitement en temps réel des données, tels que des GPU. Le protocole RoCE~v2 (RDMA over Converged Ethernet) permet ces échanges à travers un réseau IP. Vous mettrez en œuvre ce protocole sur des SoC FPGA de dernière génération en vue des futures expériences de physique fondamentale.

Activité principale :

Le/la stagiaire rejoindra l’équipe de développement, composée d’électroniciens et d’informaticiens. Sa mission sera de mettre en œuvre une preuve de concept d’un lien 400~Gb/s sur protocole RoCE~v2 entre un FPGA Agilex 7 et une carte d’interface réseau (NIC).

En premier lieu, le/la stagiaire devra mener une recherche bibliographique sur les concepts de réseaux et protocoles utilisés. Il s’appuiera ensuite sur des développements existants de firmware FPGA capables de supporter le protocole UDP. Finalement, le développement de logiciel bas niveau sera nécessaire pour la récolte de données en mémoire du serveur, voire de GPU.

Profil recherché :

Vous préparez un diplôme d’ingénieur dans le domaine de l’électronique, des systèmes embarqués et/ou informatique. Les compétences suivantes seront appréciées, et une formation sur les outils utilisés sera fournie~:

• Maîtrise des langages VHDL/Verilog pour la conception FPGA

• Connaissance de l'architecture des protocoles réseau Ethernet

• Familiarité avec les outils de synthèse et simulation FPGA (Quartus Prime, ModelSim)

• Une expérience avec les transceivers série à haut débit (SerDes) est un plus.

• Conception logicielle, langage Python (Polars, Pytest), C++

• Utilisation de la bibliothèque logiciel DPDK

Contact :

CV + lettre de motivation avec la référence « Ingenieur-2627-EL-02 » à

Frédéric HACHON

Ingénieur de Recherche - Correspondant des stages techniques du CPPM

Tél : +33 4 91 82 76 71- Mél : hachon@cppm.in2p3.fr

Le stage de 6 mois sera conventionné et rémunéré.

Le Centre de Physique des Particules de Marseille (CPPM), unité mixte CNRS / Aix-Marseille Université, est l'un des laboratoires de l'Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules (IN2P3), institut du CNRS fédérant les moyens de la Physique des Particules en France. Il intervient notamment sur les expériences LHCb et ATLAS installées auprès du LHC, l'accélérateur et collisionneur proton-proton le plus puissant au monde, situé au CERN à Genève (http://www.cern.ch).

Le CPPM conçoit et livre au CERN des systèmes d'acquisition en temps réel à base de FPGA pour ces deux expériences. Ces systèmes assurent la lecture de l'ensemble des données (à 30 Terabits/s) des sous-détecteurs via plusieurs milliers de fibres optiques à 10 Gbits/s, leur traitement en temps réel, puis leur envoi vers une ferme de calcul composée de plusieurs milliers de processeurs.

Fort de son expertise, le CPPM souhaite aujourd'hui évaluer de nouvelles technologies d'alimentations pour répondre à des contraintes en nombre de rails et de consommation toujours plus importantes des FPGA de nouvelle génération. Cette évaluation doit notamment garantir la conservation d’une électronique compacte, fiable et générique à plusieurs familles de FPGA.

Activité principale :

Le/la stagiaire rejoindra l’équipe de développement du CPPM. Sa mission sera de concevoir et de valider un démonstrateur complet de gestion d’alimentation pour FPGA haut de gamme, tel qu’un Agilex 7 du constructeur ALTERA.

Le stage s'organisera autour de deux activités distinctes~:

• l’évaluation de nouvelles technologies d’alimentation pour valider l’aptitude des régulateurs à fournir plus d’une centaine d’ampères à moins de 1V avec une ondulation réduite de l’ordre de quelques millivolts.

• La conception et la réalisation d’un séquenceur d’alimentation prototype sur FPGA ou sur micro-contrôleur. Le contrôleur retenu devra également être capable de configurer ces régulateurs et d’assurer leur surveillance.

Le/la stagiaire sera ainsi amené à travailler à la frontière entre électronique de puissance, étude de FPGA et de micro-contrôleur, firmware et logiciel temps réel, depuis la caractérisation de composants jusqu’à la validation expérimentale sur banc de test.

Profil recherché :

Vous préparez un diplôme d’ingénieur dans le domaine de l’électronique et de l’informatique. Les compétences suivantes seront appréciées, et une formation sur les outils utilisés sera fournie~:

• Utilisation des appareils de mesure~:

oscilloscope, analyseur de spectres~;

• Électronique analogique et numérique~;

• Conception de firmware FPGA en langage VHDL~;

• Conception logicielle RTOS, langage Python et C

Contact :

CV + lettre de motivation avec la référence « Ingenieur-2627-EL-01 » à

Frédéric HACHON

Ingénieur de Recherche - Correspondant des stages techniques du CPPM

Tél : +33 4 91 82 76 71- Mél : hachon@cppm.in2p3.fr

Le stage de 6 mois sera conventionné et rémunéré.

Le CPPM travaille notamment sur l’expérience ATLAS basée au CERN à Genève. Cette collaboration internationale comprend 3 000 scientifiques issus de 174 instituts, représentant pas moins de 38 pays. Une de ses missions est notamment d’œuvrer pour l’horizon 2029 à une mise à niveau de l’électronique de lecture du calorimètre à argon liquide du détecteur ATLAS.

Une équipe d’Ingénieurs et physiciens du CPPM travaille sur la réalisation d’un tout nouveau système d’acquisition de données et de trigger appelé le processeur LASP. Ce projet consiste à développer une carte prototype au format ATCA à base de deux FPGA INTEL Agilex et un contrôleur MAX10 ainsi que d’une vingtaine de modules optiques. Cette carte calculera en temps réel les énergies déposées dans le calorimètre suite aux collisions dans le LHC. L’un des défis de cette carte est le fait qu’elle doive traiter une énorme quantité de données (500 Gb/s par FPGA), tout en calculant l’énergie en moins de 125 ns.

Activité principale :

Il s’agit de développer un firmware comportant l’implémentation d’un réseau de neurones en VHDL sur des FPGAs AGILEX. Ce firmware utilisera l’intelligence artificielle pour calculer les énergies déposées dans le calorimètre à partir de signaux transmis par ses capteurs. Les réseaux de neurones sont déjà développés en software par des informaticiens et des physiciens et des premières versions ont été portées sur le FPGA. Il s’agit maintenant de porter une nouvelle version en firmware VHDL de la façon la plus optimale possible. Ces réseaux nécessitant un grand nombre d’opérations mathématiques, il faut pouvoir les intégrer dans les FPGAs aux ressources limitées et réduire leur temps de calcul à moins de 125 ns. Il s’agit certes d’un défi pour les FPGAs, mais qui est réalisable. De plus, un framework Python de génération de code VHDL à partir du réseau TensorFlow devra être mis à jour en intégrant de nouvelles fonctionnalités.

Les développements et les activités proposés pourront concerner :

• La réalisation d’un firmware comportant un réseau de neurones

• La simulation de ce firmware sous Modelsim pour valider les fonctionnalités

• L’optimisation de l’implémentation sur FPGA pour réduire les ressources et la latence

• Le développement d’un framework python de génération de code VHDL

• La validation de ce firmware de test sur un kit de développement AGILEX et sur carte

Le ou la stagiaire sera accueilli(e) au sein du service informatique qui possède un savoir-faire étendu dans le développement de firmwares FPGA de dernière génération. L’étudiant(e) devra collaborer avec le service électronique qui réalise la carte L’étudiant(e) bénéficiera du matériel requis pour la réalisation complète du firmware et des tests. Des déplacements au CERN à Genève seront possibles pour présenter ses travaux et participer à des réunions de la collaboration.

Connaissances requises et appréciées :

• Développement de firmwares FPGA en VHDL avec Quartus et simulations Modelsim

• Bonnes bases en électronique numérique et en langage Python

• Anglais pour les présentations, la documentation technique et la rédaction de rapports

Contact :

CV + lettre de motivation avec la référence « Ingenieur-2627-IN-02 » à

Frédéric HACHON

Ingénieur de Recherche - Correspondant stages techniques du CPPM

Tél : +33 4 91 82 76 71- Mél : hachon@cppm.in2p3.fr

Le stage de 6 mois sera conventionné et rémunéré.

Contexte

Le laboratoire dispose d’une infrastructure informatique et réseau ainsi que de différents équipements techniques supervisés : commutateurs réseau, serveurs, équipements IP, climatisations, groupes froids, sondes de température et autres équipements associés.

Les outils de supervision permettent déjà de collecter différentes informations telles que l’état des équipements, les temps de réponse, les températures, les erreurs réseau ou encore l’utilisation des interfaces.

Cependant, une supervision basée uniquement sur des seuils fixes peut générer de nombreuses alertes peu pertinentes ou, au contraire, ne pas détecter certains changements inhabituels de comportement.

Le stage aura pour objectif de mettre en place une première couche de détection intelligente d’anomalies, capable d’analyser plusieurs mesures avant de générer une alerte.

L’objectif n’est pas de développer une intelligence artificielle complexe, mais de construire un système simple et explicable basé sur le principe :

Mesure ? historique ? détection ? corrélation ? alerte ? aide au diagnostic

Objectif principal du stage

Concevoir et réaliser un prototype permettant de détecter automatiquement certaines anomalies sur l’infrastructure informatique, réseau et/ou les équipements techniques.

Le système devra notamment essayer de distinguer :

• un événement ponctuel sans conséquence ;

• une anomalie persistante ;

• plusieurs symptômes pouvant avoir une cause commune.

Une attention particulière sera portée à la réduction des fausses alertes.

Missions proposées

1. Découverte de l'infrastructure et de la supervision

Le stagiaire commencera par découvrir :

• l’architecture du réseau ;

• les principaux équipements informatiques ;

• les équipements techniques supervisés ;

• les outils de supervision utilisés dans l’entreprise ;

• les différentes données disponibles.

Il pourra notamment identifier les informations accessibles par :

• SNMP ;

• ping ;

• journaux système ;

• API ;

• bases de données de supervision ;

• capteurs de température.

2. Collecte et exploitation des données

Le stagiaire devra récupérer certaines données issues de la supervision afin de pouvoir les analyser.

3. Mise en place de règles de détection

Le stagiaire développera plusieurs règles permettant de détecter des situations anormales.

Développement d'un prototype

Le stagiaire réalisera un petit outil permettant d'analyser les données collectées.

Le programme devra idéalement permettre :

1. de récupérer les mesures ;

2. de conserver un historique ;

3. d'appliquer les règles de détection ;

4. de corréler plusieurs événements ;

5. de générer une alerte compréhensible.

Tests du système

Afin de valider le fonctionnement du prototype, différents incidents pourront être simulés ou provoqués dans un environnement de test.

Euclid (http://www.euclid-ec.org) est une mission majeure de l’ESA. Ce télescope spatial dédié à la compréhension de l’Univers a été lancé en juillet 2023 et réalisera une cartographie de tout le ciel. D’une précision jamais atteinte auparavant, ces mesures des grandes structures de l’Univers lointain permettront de tester le modèle cosmologique et en particulier de questionner la nature de l’énergie noire. La cartographie sera obtenue grâce au spectrophotomètre NISP et les 16 détecteurs CMOS IR de son plan focal dont le CPPM a réalisé la calibration au sol, étape fondamentale pour valider les performances de l’instrument.

SVOM (https://www.svom.eu/) est une mission franco-chinoise dédiée à l’observation des sursauts gamma, des phénomènes parmi les plus énergétiques dans l’Univers. La caméra Cagire permettra un suivi au sol unique dans l’infrarouge grâce à un détecteur CMOS IR prototype qui sera testé pour la première fois sur ciel en 2027.

$\textbf{Activité principale}$

À la pointe de la technologie, les détecteurs CMOS IR que nous étudions au CPPM ont montré, dès leur calibration au laboratoire, un niveau de persistance qui s’avère déjà un vrai défi pour l’extraction des données sur ciel. Une meilleure compréhension de cet effet complexe est indispensable. Dans une première étape, nous nous sommes attachés à analyser les données de la calibration au sol. Nous avons ainsi pu mettre en évidence certaines dépendances — en température, en amplitude du signal source, en longueur d’onde — que nous voulons explorer plus finement. Nous préparons désormais un nouveau cycle de tests dédiés à des études fines de la persistance et de sa contrepartie l’anti-persistance.

Aussi la ou le stagiaire interviendra dans le cadre de ces nouveaux tests. Elle ou il sera amenée à prendre en main le banc de test et participer aux acquisitions. Elle ou il s’intéressera aux données de test et cherchera à caractériser la persistance et sa contrepartie l’anti-persistance. Pour ces analyses, elle ou il pourra s’appuyer sur des codes python précédemment développés et cherchera à :

1) Adapter les codes existants pour les nouveaux besoins d’analyse

2) Extraire des informations pertinentes de la persistance et de l’anti-persistance

3) Proposer des modèles de dépendance de la persistance et de l’anti-persistance

La ou le stagiaire participera aux réunions d’équipe et sera amené à présenter ses travaux.

$\textbf{Connaissances et compétences requises}$

- Base solide en programmation en langage python

- Bonnes connaissances en traitement du signal et en physique du semi-conducteur

- Connaissances en statistiques utiles

- Goût pour l’expérimentation

- Goût pour le travail en équipe

Le stage de 6 mois sera conventionné et rémunéré. Il pourra être poursuivi en thèse avec un

financement CNES (demande en cours).

$\textbf{Contact~:}$ CV + lettre de motivation à

Aurélia Secroun, Ingénieure Chercheure?Tel : 04 91 82 72 15 mail : secroun@cppm.in2p3.fr?

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