Projets financés
Descente d'échelle du climat à l'échelle du kilomètre grâce à des émulateurs par apprentissage automatique – CREATOR
S'appuyant sur des données d'observation, les modèles statistiques de descente d'échelle (ESD) relient des prédicteurs à grande échelle et des variables climatiques régionales. Les émulateurs sont des modèles de descente d'échelle hybrides basés sur des techniques d'apprentissage automatique entraîn
Propagation des distributions de probabilité des conditions initiales dans les simulations d'écoulement en couche mince : application à l'évaluation de l'aléa avalanches de blocs – PROBTOOL
Les aléas gravitaires (e.g. les glissements de terrain, les coulées de débris ou les avalanches de roches) représentent une menace importante pour la population, les infrastructures et les bâtiments. Il y a ainsi une demande sociétal et économique forte pour cartographier ces aléas, d'autant plus qu
Distillation de modèles IA efficaces en ressources pour la cartographie rapide à partir d’images satellitaires multicapteurs – DREAMS
La cartographie rapide des catastrophes (CRC) utilisant l'imagerie satellite à très haute résolution (THR) est cruciale pour une gestion efficace des crises. Cependant, l'utilisation optimale de diverses sources d'images THR pour cette tâche pose un défi important en raison du décalage des distribut
Exploration de l'héritage archéologique et écologique des civilisations d'Asie du Sud-Est en forêt tropicale par apprentissage automatique profond multimodal – DEEPFOREST
Malgré l’accumulation d’indices suggérant que les activités humaines anciennes ont considérablement façonné les forêts tropicales d'Asie du Sud-Est jusqu’à aujourd’hui, l'étendue et la nature de cette influence restent largement inconnues. En évaluant la façon dont les civilisations anciennes ont im
Conception et développement d’un système d’aide à la décision à base d’Intelligence Artificielle pour la prédiction de la qualité de l’air et la détermination des risques sanitaires des particules – IARISQ
La pollution de l’air et les particules atmosphériques sont des enjeux de santé publique. L’impact sanitaire de ces particules n’est plus à démontrer mais des zones d’ombre persistent sur l’implication de leurs caractéristiques physicochimiques. Dans ce cadre, le projet IARISQ vise à étudier, concev
Flexibilité des Modèles Imbriqués pour l’Efficacité Énergétique des bioréacteurs à membranes de grande taille – FlexMIEE
Le projet FlexMIEE s’inscrit dans une problématique liée à l’optimisation des Bioréacteurs à Membranes (BàM) à grande échelle, en mettant particulièrement l’accent sur la réduction de la consommation énergétique tout en respectant les contraintes environnementales imposées aux stations d’épuration m
Optimisation des stratégies de lutte contre les incendies de forêt en temps réel à l'aide de techniques d'apprentissage automatique – OFML
Les feux de forêt représentent une menace mondiale croissante, exacerbée par le changement climatique, et nécessitent des approches innovantes pour améliorer les stratégies de lutte contre les incendies. Le projet OFML vise à répondre à ce besoin urgent en exploitant des techniques avancées d'appren
Réseaux de neurones guidés par la physique pour la turbulence océanique – PINOT
Le projet a pour objectif d’améliorer notre compréhension de la turbulence océanique grâce au développement et à l'application de réseaux de neurones guidés par la physique (PINNs). Nous considérons que les PINNs représentent une approche originale et prometteuse pour reconstruire des champs océaniq
De la modélisation numérique à la modélisation hybride de l'évolution future des côtes sableuses en combinant assimilation de données, métamodélisation et modélisation à complexité réduite – SHORECAST
Les plages de sable, représentant environ un tiers du littoral mondial libre de glace, rendent de nombreux services et jouent un rôle crucial de tampon contre les inondations. Avec l'élévation du niveau de la mer due au changement climatique, ces plages pourraient reculer de manière alarmante (près
Suivi du déplacement des glaciers par apprentissage de similarité – GlacioSim
La réaction des glaciers aux fluctuations du climat en fait d'excellents indicateurs du changement climatique. Les séries temporelles d'images satellites offrent la possibilité d'estimer la vitesse de surface des glaciers, une variable clé qui régit le bilan de masse glaciaire. Les techniques classi
