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Cet évènement aura lieu à Sorbonne Université, Campus de Jussieu, du 16 au 19 décembre.
Il vise à rassembler des chercheurs dans les domaines de la mécanique des solides, des fluides, des structures et des procédés, de l’électronique, de la photonique et des couplages multiphisiques, autour des applications de l’Intelligence Artificielle et de l’apprentissage machine pour la recherche en sciences de l’Ingénieur.
Le programme est en construction et sera dévoilé bientôt.
Il sera constitué de deux jours de formation à différents modèles de Machine Learning d’intérêt pour les domaines disciplinaires du GdR, suivis de trois jours de présentations (orales et poster) et d’échanges scientifiques.
L’objectif est de susciter de nouvelles collaborations, et créer des projets ambitieux et fédérateurs.
Les thèmes des présentations incluent (sans être limités à) :
· Modèles guidés par les données
· Méthodes de réduction dimensionnelle
· Opérateurs neuronaux
· Classification et clustering
· Méthodes pour l’assimilation de données
· Incertitudes de modèle
· Optimisation et problèmes inverses
· Présentation de bases de données et benchmarks
· Nouvelles architectures de calcul pour l’apprentissage
· Grands modèles de langage pour les sciences et l’ingénierie
Organisateurs :
· Emmanuel Baranger, LMPS, DR CNRS
· Daniel Brunner, FEMTO, CR CNRS
· Francisco (Paco) Chinesta, PIMM, PU ENSAM Paris
· Paola Cinnella, Institut Jean Le Rond D’Alembert, PU Sorbonne Université
This event will take place at Sorbonne University, Jussieu Campus, from December 16 to 19.
It aims to bring together researchers in the fields of solid mechanics, fluids, structures and processes, electronics, photonics and multiphysics couplings, around the applications of Artificial Intelligence and machine learning for research in engineering sciences.
The program is under construction and will be unveiled soon.
It will consist of two days of training on different Machine Learning models of interest for the disciplinary fields of the GdR, followed by three days of presentations (oral and poster) and scientific exchanges.
The objective is to generate new collaborations, and create ambitious and unifying projects.
Topics of the presentations include (but are not limited to):
- Data-driven models
- Dimensionality reduction methods
- Neural operators
- Classification and clustering
- Methods for data assimilation
- Model uncertainties
- Optimization and inverse problems
- Data bin presentation and benchmarks
- New computational architectures for learning
- Large language models for science and engineering
Organizers:
Emmanuel Baranger, LMPS, DR CNRS
Daniel Brunner, FEMTO, CR CNRS
Francisco (Paco) Chinesta, PIMM, PU ENSAM Paris
Paola Cinnella, Institut Jean Le Rond D’Alembert, PU Sorbonne Université