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Apprentissage machine/profond pour données hétérogènes à grande échelle – AML-HELAS
Le professeur M. Vazirgiannis est impliqué dans la recherche en science des données depuis les années 90. Il a travaillé dans différents domaines de cette science tout en maintenant un impact scientifique significatif. Il dirige le groupe Data Science and Mining de LIX / École Polytechnique, et a ob
Apprentissage par renforcement neuro-incrémental à partir de préférences humaines – NeuRL
Dans un avenir proche, les agents intelligents seront omniprésents dans notre vie quotidienne, remplaçant ou assistant les humains dans une variété de tâches. L'apprentissage par renforcement (AR) permet d'apprendre de telles tâches de prise de décision séquentielle à partir de données. L'AR a connu
Apprentissage profond Distribué pour la classification de données Multimodales, Incertaines et Rares en ophtalmologiE – ADMIRE
L’intelligence artificielle en santé, et en ophtalmologie en particulier, a connu d’importants succès au cours des quatre dernières années. Les travaux menés conjointement par l’Unité Mixte de Recherche LaTIM (UMR 1101 Inserm) et la société Evolucare Technologies, dans le cadre du projet RetinOpTIC
Apprentissage profond de représentations sensorimotrices multimodales – MeSMRise
Il existe un "décalage fondamental entre les représentations humaines et en IA: alors que les premières sont ancrées dans une expérience sensorimotrice riche, les secondes sont classiquement passives et limitées à quelques modalités comme la vision et le texte" (Hay et al, 2016). Dans ce projet, no
Apprentissage profond et caractérisation de peptides pour le contrôle de la nutrition des plantes – DeepPep
L'azote (N) et le phosphore (P) sont deux nutriments majeurs qui soutiennent la production alimentaire et donc le développement de la population humaine. Cependant, l'apport de N et de P dans les systèmes agricoles a des effets néfastes sur les écosystèmes, principalement parce que ces nutriments on
Apprentissage profond pour les grands programmes d'imagerie – DEEPDIP
Comprendre l'origine de l'expansion accélérée de l'Univers, la formation de la structure à grande échelle et des galaxies qui y sont intégrées sont les quêtes de la cosmologie moderne. D'énormes efforts observationnels et théoriques sont déployés pour aborder ces questions fondamentales. Dans cette
Apprentissage profond robuste pour la robotique chirurgicale – RODEO
Le projet RODEO traite de la chirurgie du rachis assistée par robotique. Le système perçoit son environnement à travers différents capteurs, des images RBD-D (profondeur) ainsi que des images scanner per-opératoires, et déplace les bras articulés pour effectuer l'opération. RODEO vise à significativ
Apprentissage progressif par multi-transfert pour une navigation autonome plus sûre – MultiTrans
Le développement d’algorithmes pour le véhicule autonome (VA) se heurte à d’important défis tout au long de leur conception et implémentation. Le coût élevé et le peu de tests en conditions réelles limitent l’expérience qu’une Intelligence Artificielle (IA) embarquée peut construire (faible nombre d
Approche Couplée Stochastique / IA / HPC de la formation du revêtement par impact/empilement de particules dans le procédé de projection plasma de suspension – ACSIA
La projection plasma de suspension (SPS) utilise un jet de plasma pour accélérer et fondre des particules submicroniques dispersées dans un liquide pour réaliser des revêtements avec des microstructures ajustables et avec des propriétés supérieures à celles des revêtements réalisés par la projection
Approche IA pour un Liage de Données CEntré sur les Données – DACE-DL
Avec la science ouverte et les principes FAIR, les données liées ont gagné en popularité pour l'échange, la fédération et le partage de (méta)données sur le Web. Le liage de données est le défi scientifique d'établir automatiquement des liens entre les entités de jeux de données structurés. Des syst
