Méthodes IA / Data Science pour la physique
mardi 29 janv. 2019, 09:30
→
15:30
Europe/Paris
CH201 (Saint Charles)
CH201
Saint Charles
1
Présentation des participants
Orateur
:
Magali Muraglia
2
Big data & machine learning en physique des particules
Orateur
:
Yann Coadou
(
CPPM Marseille
)
MethodesIADataSciencePhysiqueAMU190129.pdf
3
Les activités deep learning en cosmologie au CPPM
Orateur
:
Johanna Pasquet
(
CPPM
)
talk_pasquet.pdf
10:45
Pause
4
The GyroKinetic DataBase (GKDB) project : a community tool for code benchmarks and building fast turbulent transport models
Orateur
:
Yann Camenen
(
PIIM
)
Y_CAMENEN_GKDB_IA_2019.pdf
5
Data Science for the prediction of particule transport induced by energetic particle modes
Orateur
:
David Zarzoso
(
PIIM
)
6
Detection of Turbulence Driven Magnetic Islands in Tokamaks: Towards Neural Network?
Orateur
:
Myriam Hamed
(
PIIM, IRFM, CEA
)
Slides_MHD_Hamed.pdf
12:30
Déjeuner
7
PoPe method for Verification of codes and Reduction of models
Orateur
:
Thomas Cartier-Michaud
(
M2P2
)
TCM_IA_Data_29_01_19_Cartier_Michaud.pdf
8
PoPe verification of VOICE 1D-1V multispecies kinetics
Orateur
:
Philippe Ghendrih
(
IRFM, CEA
)
2019-01-29_Ghendrih_Philippe.pdf
9
Data analysis strategies with GYSELA
Orateur
:
Elisabetta Caschera
(
IRFM, CEA
)
ECaschera_29_01_2019.pptx