Notice
Des opérateurs de neurones aux modèles de fondation : Scientific Machine Learning pour les phénomènes de propagation en sciences de la Terre
- document 1 document 2 document 3
- niveau 1 niveau 2 niveau 3
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.
Intervention / Responsable scientifique
Sur le même thème
-
Comment les machines apprennent ?
FerréArnaudANF TDM & IA 2025 | Comment les machines apprennent ? avec Arnaud Ferré (MaIAGE, INRAE)
-
Comment une IA peut-elle faire la conversation ?
FerréArnaudANF TDM & IA 2025 | Comment une IA peut-elle faire la conversation ? avec Arnaud Ferré (MaIAGE, INRAE)
-
Interagir efficacement avec un agent conversationnel
ChifuAdrian-GabrielANF TDM & IA 2025 | Comment interagir efficacement avec un agent conversationnel : prompt engineering et prompt hacking avec Adrian Chifu (LIS, Aix-Marseille Université)
-
Les modèles de langue : usages et enjeux sociétaux
GuigueVincentANF TDM & IA 2025 | Les modèles de langue : usages et enjeux sociétaux avec Vincent Guigue (MIA, AgroParisTech)
-
Déploiement d'IA sécurisées en local appliqué aux données sensibles et open source
SanjuanEricANF TDM & IA 2025 | Retour d’expérience sur le déploiement d'IA sécurisées en local (processus ETLs) appliqué aux données sensibles (santé) et open source (OpenAlex) avec Éric SanJuan (LIA, Avignon
-
Interroger ses documents avec des grands modèles de langage : méthode RAG
PoulainPierreANF TDM & IA 2025 | Interroger ses documents avec des grands modèles de langage : découverte de la méthode RAG avec Pierre Poulain (Laboratoire de Biochimie Théorique, Université Paris Cité)
-
Physical Models and Machine Learning for Scientific Imaging
MairalJulienDeep learning has transformed image processing, often surpassing traditional methods that rely on precise modeling of optical image formation...
-
Désassemblons le numérique - #Episode14 : Et si demain, l'IA lisait dans nos pensées ?
LotteFabienDans ce nouvel épisode de Désassemblons le numérique, nous vous proposons un petit détour par… votre cerveau ! Enfin, plus précisément, par la façon dont les machines pourraient un jour le comprendre.
-
ML-enhancement of simulation and optimization in electromagnetism
PestourieRaphaëlFull-wave simulations of large-scale electromagnetic devices — spanning thousands of wavelengths while featuring sub-wavelength geometrical details — pose significant computational challenges….
-
Impact des techniques neuronales pour la microscopie computationnelle
DorizziBernadetteGottesmanYaneckCet exposé s'attachera à décrire l'intérêt des techniques de réseaux de neurones pour la microscopie computationnelle…
-
Angela Dai – 3D in a Large-Data World
DaiAngelaRecent advances in machine learning have shown remarkable progress in the 2D and video domain, fueled by very large-scale data and compute. 3D, however, which is critical for applications spanning
-
Accidents du travail dans l’UE-15 et méthodes d’apprentissage automatique-PUDD
MboméMarieCette présentation met en avant l'apport des outils modernes de traitement des données dans le domaine des sciences humaines et sociales, en combinant statistiques avancées et intelligence
