Je suis Pakhee Sinha, étudiant en génie aérospatial avec une expérience pratique dans la construction de systèmes IA/ML pour des applications scientifiques et de défense réelles. En tant que collaboratrice de recherche au sein du SRMSAT Club, j’ai conçu et construit un pipeline d’IA de bout en bout pour la cartographie minéralogique lunaire — intégrant les ensembles de données Chang’e-3 et LOLA via l’ingestion de données, la fusion multimodale et l’extraction de caractéristiques, puis l’entraînement des modèles de classification et la visualisation des résultats via une plateforme 3D interactive. Chez IIT Madras Pravartak Technologies, j’ai contribué à l’intégration des algorithmes d’IA avec des systèmes de ciblage et électromécaniques pour des opérations de défense autonomes, en travaillant sous des protocoles stricts de R&D. Je maîtrise Python, PyTorch, TensorFlow et le ML géospatial, avec un accent croissant sur l’IA explicable, les architectures RAG et MLOps. Je suis enthousiaste à l’idée d’apporter ce mélange d’ingénierie IA appliquée et de résolution de problèmes spécifiques à un domaine dans un stage où je pourrai contribuer à des systèmes d’apprentissage automatique de qualité production.