Pipeline complet Radiacode 103 - identification automatique d'isotopes
- VegaModel CNN-FCNN 34.5M params, 82 isotopes, val acc 99.89% - Generation 50k spectres synthetiques 1D (12-24h durees) - Entrainement 100 epochs sur RTX 5060 Ti (CUDA 12.8, Blackwell) - Detection continue avec soustraction du background - Capture background 24h avec gestion deconnexion - Docker Compose : conteneur train (GPU) + detect (CPU/USB) - Modele entraite inclus (vega_best.pt, 395 Mo) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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Jacquin Antoine
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# Radiacode 103 — Identification automatique d'isotopes
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Pipeline Docker complet pour la capture, l'analyse et l'identification automatique d'isotopes radioactifs avec un spectrometre gamma Radiacode 103.
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## Architecture
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Radiacode 103 (USB)
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▼
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│ Conteneur detect (Python 3.11 + PyTorch CPU) │
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│ │
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│ capture_background.py ──> background_24h.npy (24h) │
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│ radiacode_monitor.py ──> rapport JSON quotidien │
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│ │ │
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│ ├── Echantillonnage chaque 60s │
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│ ├── Soustraction du background │
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│ ├── Inference VegaModel (34.5M params, 82 iso) │
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│ └── Rapport quotidien a 00h00 │
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│ │
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│ Modele: vega_best.pt (entraite sur RTX 5060 Ti) │
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└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## Demarrage rapide
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```bash
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# 1. Builder les images
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docker compose build
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# 2. Lancer l'entrainement (GPU, ~45 min)
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docker compose run --rm train
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# 3. Capturer le bruit de fond (24h, sans source radioactive)
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docker compose run --rm -d --name radiacode-bg detect python capture_background.py
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# 4. Lancer la detection continue
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docker compose up detect
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```
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## Configuration
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Variables d'environnement (dans `docker-compose.yml`) :
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| Variable | Defaut | Description |
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|----------|--------|-------------|
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| `MODEL_PATH` | `/models/vega_best.pt` | Chemin du modele PyTorch |
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| `ISOTOPE_INDEX_PATH` | `/models/vega_isotope_index.txt` | Index des 82 isotopes |
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| `BACKGROUND_PATH` | `/data/background_24h.npy` | Fichier background de reference |
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| `THRESHOLD` | `0.5` | Seuil de probabilite pour la detection |
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| `SAMPLE_INTERVAL` | `60` | Intervalle d'echantillonnage (secondes) |
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| `REPORT_HOUR` | `0` | Heure du rapport quotidien |
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| `MIN_LIVE_TIME` | `3600` | Live time minimum pour un rapport (secondes) |
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| `VEGA_DEVICE` | `cpu` | Device PyTorch (`cpu` ou `cuda`) |
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## Bruit Poissonnien et modele
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### Physique du bruit
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La detection gamma est un processus de comptage intrinsequement stochastique. Chaque canal du spectre suit une loi de Poisson : si un canal accumule en moyenne N comptages, l'ecart-type est sqrt(N). Le rapport signal/bruit s'ameliore donc en sqrt(N) :
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- **6.5 CPS de background** sur 1024 canaux -> ~0.006 CPS/canal
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- Apres 1h : ~22 comptages/canal, ecart-type ~4.7, SNR ~5
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- Apres 24h : ~560 comptages/canal, ecart-type ~24, SNR ~23
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- Apres 1 semaine : ~3900 comptages/canal, ecart-type ~62, SNR ~63
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C'est pourquoi la capture de background dure **24h** : en dessous, les pics du background (K-40 a 1460 keV, Bi-214 a 609 keV, Pb-214 a 352 keV) sont noyes dans le bruit Poissonnien.
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### Modele VegaModel
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Le VegaModel est un CNN-FCNN multi-tache inspire de l'architecture Vega d'Open-RadiaCode-Android :
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- **Entree** : spectre 1D de 1023 canaux (20-3000 keV), normalise par max
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- **Sortie** : deux tetes
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- **Classification** : 82 neurones avec sigmoid (presence/absence de chaque isotope)
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- **Regression** : 82 neurones (activite estimee en Bq, normalisee a max_activity_bq=1000)
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- **Architecture** :
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- 3 blocs CNN (64, 128, 256 canaux) avec BatchNorm + ReLU + MaxPool
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- 2 couches FC (512, 256) avec Dropout(0.3)
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- **34 493 156 parametres** au total
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- **Fonction de perte** : VegaLoss = classification_weight * BCE + regression_weight * MSE (ponderee pour ne penaliser l'activite que sur les isotopes presents)
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- **Entrainement** : 50 000 spectres synthetiques, 100 epochs, AMP (mixed precision), early stopping (patience=10)
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- **Background dans les donnees synthetiques** : K-40, radon (Pb-214, Bi-214), thorium (Ac-228, Pb-212, Tl-208) simules avec des activites aleatoires realistes
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### Spectres synthetiques
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Les donnees d'entrainement simulent la physique complete :
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1. **Pics photoelectriques** : Gaussiennes avec FWHM dependant de l'energie (8.4% a 662 keV pour le CsI(Tl))
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2. **Continuum Compton** : distribution de Klein-Nishina simplifiee sous chaque pic
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3. **Bruit Poissonnien** : echantillonnage Poisson(N) pour chaque canal, simulant les fluctuations de comptage reelles
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4. **Background environnemental** : continuum exponentiel + pics de K-40, radon, thorium avec activites aleatoires
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5. **Efficacite du detecteur** : modele phenomenologique qui decroit avec l'energie (absorption basse energie + penetration haute energie)
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6. **Durees de 12-24h** : suffisamment longues pour que le rapport signal/bruit soit comparable aux mesures reelles
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### Soustraction du background a l'inference
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Le modele est entraine avec du background synthetique inclus, mais a l'inference on soustrait le vrai background mesure :
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```python
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rate = cumulated_counts / cumulated_live_time # spectre brut en CPS
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bg_rate = bg_counts / bg_live_time # background de reference en CPS
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net_rate = np.clip(rate - bg_rate, 0, None) # spectre net (background soustrait)
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normalized = net_rate / net_rate.max() # normalisation pour le modele
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```
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Cette approche hybride est optimale :
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- Le modele apprend a ignorer les pics du background (K-40, radon, thorium) pendant l'entrainement
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- La soustraction reelle elimine les variations locales du background (emplacement, altitude, materiaux)
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- Resultat : meilleure sensibilite et moins de faux positifs
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Le conteneur `train` execute deux phases :
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1. **Generation des spectres synthetiques** : 50 000 spectres 1D (20k mono-isotope, 15k bi-isotope, 10k multi-isotope, 5k background seul) avec des durees de 12-24h
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2. **Entrainement VegaModel** : CNN-FCNN multi-tache, 82 isotopes, 34.5M parametres
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Resultats de l'entrainement sur RTX 5060 Ti :
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- **Val accuracy** : 99.89%
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- **AUC macro** : 0.995
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- **Best val loss** : 0.0051
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- **Duree** : ~45 min (100 epochs, 25s/epoch)
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## Detection
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Le moniteur `radiacode_monitor.py` :
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- Echantillonne le spectre toutes les 60 secondes
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- Cumule les comptages et le live time
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- Soustrait le background de reference (si disponible)
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- Execute l'inference VegaModel sur le spectre net
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- Genere un rapport JSON quotidien a `REPORT_HOUR`
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Le rapport contient :
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- Live time et comptages totaux
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- CPS moyen
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- Isotopes detectes avec probabilite et activite estimee (Bq)
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## Capture du bruit de fond
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Avant la detection, capturer le background pendant 24h sans source radioactive a proximite :
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```bash
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docker compose run --rm -d --name radiacode-bg \
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-e TARGET_DURATION=86400 -e SAMPLE_INTERVAL=60 \
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detect python capture_background.py
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```
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Suivre la progression :
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```bash
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docker logs -f radiacode-bg
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cat data/background_snapshot.json
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```
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## Structure du projet
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radiacode_103/
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├── docker-compose.yml # Orchestration des conteneurs
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├── TOTO.md # Suivi des taches
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├── README.md
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├── train/
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│ ├── Dockerfile # PyTorch 2.7.0 + CUDA 12.8 (Blackwell)
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│ ├── requirements.txt
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│ ├── entrypoint.sh # Generation + entrainement
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│ └── vega_ml/ # Code VegaModel (copie d'Open-RadiaCode-Android)
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│ ├── synthetic_spectra/ # Generateur de spectres synthetiques
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│ ├── training/vega/ # Modele, dataset, trainer
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│ └── inference/
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├── detect/
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│ ├── Dockerfile # Python 3.11-slim + radiacode + torch CPU
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│ ├── requirements.txt
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│ ├── radiacode_monitor.py # Moniteur principal
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│ └── capture_background.py # Capture du bruit de fond 24h
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├── data/
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│ ├── synthetic/spectra/ # 50 000 spectres synthetiques (~4.2 Go)
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│ └── background_snapshot.json
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├── models/
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│ ├── vega_best.pt # Meilleur modele (395 Mo)
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│ ├── vega_final.pt # Modele final
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│ ├── vega_history.json # Metriques d'entrainement
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│ └── vega_isotope_index.txt # 82 isotopes
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└── logs/ # Rapports quotidiens JSON
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## Materiel
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| Composant | Modele |
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|-----------|--------|
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| Spectrometre | Radiacode 103 (CsI(Tl), 1024 canaux, FWHM 8.4% @662 keV) |
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| GPU entrainement | NVIDIA RTX 5060 Ti 16 Go (Blackwell, sm_120) |
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| GPU secondaire | NVIDIA RTX 4060 Ti 16 Go (Ada Lovelace) |
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| Production (futur) | Raspberry Pi 4 8 Go |
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## 82 isotopes detectables
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Ac-227, Ac-228, Ag-110m, Am-241, Au-198, Ba-133, Ba-137m, Be-7, Bi-210, Bi-211, Bi-212, Bi-214, C-14, Cd-109, Ce-139, Ce-144, Co-57, Co-58, Co-60, Cr-51, Cs-134, Cs-137, Eu-152, Eu-154, F-18, Fe-59, Ga-67, Hf-181, Hg-203, I-123, I-129, I-131, In-111, Ir-192, K-40, Lu-177, Mn-54, Na-22, Pa-231, Pa-234m, Pb-210, Pb-211, Pb-212, Pb-214, Po-210, Po-212, Po-214, Po-216, Po-218, Pr-144, Ra-223, Ra-224, Ra-226, Ra-228, Rh-106, Rn-220, Rn-222, Ru-106, Sb-125, Sc-46, Se-75, Sm-153, Sn-113, Sr-85, Sr-90, Ta-182, Tc-99m, Th-228, Th-230, Th-231, Th-232, Th-234, Tl-201, Tl-207, Tl-208, U-234, U-235, U-238, Xe-133, Y-88, Y-90, Zn-65
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## Passage en production (Raspberry Pi 4)
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1. Copier `models/vega_best.pt` et `models/vega_isotope_index.txt` sur le Pi 4
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2. Capturer le background sur le Pi 4 (emplacement final)
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3. Le meme `detect/Dockerfile` fonctionne sur ARM64
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4. Adapter `docker-compose.yml` : retirer `deploy.resources.reservations.devices`
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5. `VEGA_DEVICE=cpu` (inference CPU sur Pi 4, ~1s par spectre)
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Reference in New Issue
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