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Série de Webinar ForM@Ter :

Intelligence Artificielle et traitement de données massives en Géosciences / Terre Solide

Les chercheurs en géosciences sont de plus en plus confronté à des afflux massifs de données numériques du fait notamment d’une facilitation de leur production (baisse des coûts des capteurs, densification des réseaux) et de leur disponibilité en accès ouvert (flux de données satellitaires ou données topographiques, flux de données de capteurs géophysiques – en particulier en sismologie -, flux de capteurs environnementaux – chroniques hydro-météorologiques). Cet accès facilité et sans précédent à des masses de données dans différents domaines est amené à se développer en lien avec les mouvements de l’Open Data et de l’Open Science mais est aussi porteur de nouveaux défis. La masse de données à traiter requiert une automatisation des processus de traitement utilisés afin d’exploiter au mieux la résolution (spatiale, temporelle) et l’exhaustivité sans précédent des jeux données expérimentales.

A ces données instrumentales, s’ajoutent également des piles de simulation numériques de plus en plus complexes, en partie grâce au bénéfice de la plus grande exhaustivité des données instrumentales. Ces données et résultats sont par définition massifs (en termes de volumétrie), complexes, divers (multimodales), et mis à jour fréquemment. Pour lever tous ces verrous il est nécessaire de développer des compétences en Intelligence Artificielle (IA, machine learning, deep learning/scattering) afin extraire des informations pertinentes (statistiques avancées, fouille de données, reconnaissance de patterns, analyses prédictives) des bases de données constituées et des modèles produits.

Le projet de Webinar ForM@Ter vise à proposer une animation de la communauté scientifique Terre Solide par l’organisation de webinar mensuel (jour et heure fixes) présentant soit des développements méthodologiques en IA soit des applications concrètes de l’IA en géosciences. Les webinars sont enregistrés et archivés sur cette page. L’objectif est également de créer des passerelles avec les laboratoires et groupes de recherche en mathématiques appliquées et les réseaux CNRS (GDR Madics).

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————————————————– 11-5-2021 ————————————————–

Analysis of earthquake nucleation with ML applied to multisensor observations

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