Notice
Des opérateurs de neurones aux modèles de fondation : Scientific Machine Learning pour les phénomènes de propagation en sciences de la Terre
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Descriptif
Le Scientific Machine Learning a émergé comme un domaine à la frontière entre apprentissage automatique et simulation numérique pour construire des méta-modèles innovants. Inspirés par des principes physiques mais également capables de traiter une grande quantité de données d’entraînement, ces méta-modèles sont particulièrement pertinents pour résoudre des problèmes complexes de propagation d’ondes.
Dans cet exposé, je présenterai les opérateurs de neurones de Fourier appliqués à la propagation des ondes sismiques en trois dimensions. La rapidité du méta-modèle rend possible des approches bayésiennes inatteignables avec des solveurs numériques et j’illustrerai une application concrète pour la quantification d’incertitudes sur le séisme du Teil (Ardèche, 2019).
Dans les domaines où de grandes quantités de données sont disponibles, les méta-modèles sont étendus aux modèles de fondation pour capturer les propriétés intrinsèques du système physique. Je montrerai les bénéfices de ces modèles pour transférer l'information d'un problème physique à l'autre et ainsi diminuer les coûts de l'entraînement.
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