Journées 2025 "Modèles proxy et co-conception"
Conférences
Physics-based digital twins for reconfigurable wave systems
HOUGNE Marc Philipp del
Optimizating a reconfigurable wave system (e.g., reconfigurable intelligent surface, dynamic metasurface antenna, physical neural network) for a desired functionality is generally challenging because.
Reduced order model approach for imaging with wave
GARNIER Josselin
Dans cet exposé on considère un problème inverse classique lié à l'équation d'onde....
ML-enhancement of simulation and optimization in electromagnetism
PESTOURIE Raphaël
Full-wave simulations of large-scale electromagnetic devices — spanning thousands of wavelengths while featuring sub-wavelength geometrical details — pose significant computational challenges….
Des opérateurs de neurones aux modèles de fondation : Scientific Machine Learning pour les phénomèn…
LEHMANN Fanny
Le Scientific Machine Learning a émergé comme un domaine à la frontière entre apprentissage automatique et simulation numérique pour construire des méta-modèles innovants...
Surrogate models for nano-optics and photonics
WIECHA Peter R.
Proxy models are becoming increasingly important for data-driven modelling in nano-optics and photonics….
Intervenants
Allemagne
Auteur d'une thèse en Physique. Ondes en milieux complexes à Sorbonne Paris Cité en 2018
France
Professeur de mathématiques à l'École polytechnique, Centre de mathématiques appliquées (depuis 2016)
États-Unis
Raphaël Pestourie earned his Ph.D. in Applied Mathematics and an AM in Statistics from Harvard University in 2020. Prior to Georgia Tech, he was a postdoctoral associate at MIT Mathematics, where he worked closely with the MIT-IBM Watson AI Lab. Raphaël’s research focuses on scientific machine learning at the intersection of applied mathematics and machine learning and inverse design via scientific machine learning and large-scale electromagnetic design. He is now Assistant Professor in Georgia Tech, USA
France
Titulaire d'un doctorat en Mécanique des solides et des structures (université Paris-Saclay, 28-06-2024)
France
Auteur d'une thèse en Nano-physique, nano-composants, nano-mesures à Toulouse 3 en 2016