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Apprentissage faiblement supervisé et modèles profonds efficaces déployés sur un ROV pour la détection et la classification des objets sous-marins – ROV-Chasseur
Avec 18000 km de longueur des côtes littoraux et plus de 11 millions km^2 de la zone économique exclusive (ZEE), l'environnement maritime français a un impact important non seulement sur le côté social, économique mais aussi sur le côté de défense. La seconde ZEE mondiale ne peut être ignorée, mais
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 neuro-computationnel de la lecture – ANCL
Développer une meilleure connaissance des mécanismes impliqués dans l'apprentissage de la lecture représente un enjeu sociétal majeur. Dans cet objectif, notre projet associe les compétences d'experts dans les domaines de la psychologie cognitive et de l'éducation, des neurosciences computationnelle
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 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 informé par l'acoustique pour le traitement de la parole dans les antennes de microphones distribuées – AWESOME
Au cours de la décennie écoulée, l'apprentissage profond a largement transformé le traitement des signaux audio, résolvant des tâches comme le rehaussement de la parole enregistrée dans des environnements avec un bruit modéré et peu de réverbération. Cependant, l'application de ces techniques dans d
Apprentissage profond pour imagerie computationnelle avec nouvelles modalités d'images – DeepCIM
L’imagerie numérique et computationelle fait part des technologies clé pour analyser et comprendre le monde qui nous entoure. Ce domaine connait des changements importants en raison de l’apparition de nouvelles modalités d’images comme les champs de lumière ou les images omni-directionnelles et des
Apprentissage profond pour l'optimisation et la satisfaction de contraintes – DELCO
Ce projet vise à s'appuyer sur les progrès récents dans le domaine de l'apprentissage profond et de l'apprentissage par renforcement pour concevoir une nouvelle génération de solveurs de satisfaction de contraintes et d'optimisation plus généraux. A terme, ce projet contribuera à rendre les form
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
