Orateur
Description
La mission ARIEL de l'ESA vise à analyser la composition chimique des atmosphères exoplanétaires grâce à la spectroscopie de transit. Cette présentation se concentrera sur l'utilisation du Machine Learning pour transformer et améliorer les données ARIEL, en s'appuyant notamment sur des Data Challenges dédiés et des approches innovantes. Nous présenterons comment l'apprentissage automatique est utilisé pour traiter les différents niveaux de produit de la mission afin d'améliorer la résolution et de corriger les bruits. Nous aborderons les travaux actuels sur la modélisation chimique des atmosphères au travers des algorithmes IA utilisés. Enfin, nous parlerons des perspectives et des retours d'expérience sur l'utilisation du Machine Learning.
