(English below)
Introduction
Au cours des dernières décennies, les techniques d'apprentissage automatique, le Machine Learning (ML), le Deep Learning (DL) et l’Intelligence Artificielle (IA) en général ont suscité un grand intérêt dans notre communauté. En effet, les instruments de plus en plus performants, déjà opérationnels sur les télescopes actuels ou ceux en cours de construction (notamment dans le cadre de différents projets portés par l’IRAP), fournissent et fourniront des quantités incroyables de données, en particulier dans le cas des multiples relevés d’objets astrophysiques réalisés. Cette réalité génère un besoin urgent de mettre en œuvre des méthodes et des algorithmes capables d'exploiter ces données, de les classer, de les analyser et d'en extraire la physique sous-jacente.
Ce phénomène n’a pas échappé à notre laboratoire. Plusieurs membres de l’IRAP se sont intéressés de près ou de loin à ces méthodes, ce qui a motivé la création du groupe ML/DL de l’IRAP en 2022.
L’utilisation de l’IA au sein de l’IRAP concerne un large domaine de thématiques scientifiques représentées par les équipes du laboratoire. Elle implique différentes approches d’apprentissage automatique, qu'il s'agisse d'approches supervisées ou non supervisées, de classification ou de régression.
Cette journée « IA@IRAP » a pour objectif de réunir les membres de l’IRAP intéressés par ces méthodes, voulant approfondir leurs connaissances dans le domaine ou travaillant avec ces méthodes sur des thématiques et des données astrophysiques, afin de proposer un espace d’interaction et de retour d’expérience et de créer une dynamique autour des applications de l’IA dans le domaine de l’astrophysique, des mesures et de l’instrumentation.
Nous aurons deux experts invités, Jonathan Sprauel (expert en IA de l’IRT Saint-Exupéry, directeur opérationnel ANITI) qui fera une présentation générale d’introduction aux méthodes, approches et limites de l’IA et Karin Dassas (Membre du bureau d’Ecoinfo, CNRS, CESBIO) qui nous parlera de l’impact écologique des technologies du numérique en général.
Une table ronde est prévue lors de cette journée à laquelle vous êtes conviés de participer.
Comité d'organisation :
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Hui Yang, chercheur postdoctoral, GAHEC, IRAP
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Rungployphan Kieokaew, Ingénieure en IA et physique spatiale, IRAP et Inria.
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Jihane Moultaka, astronome-adjoint, GAHEC, IRAP
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Introduction
Over the past few decades, Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) and Artificial Intelligence (AI) techniques in general have instigated great interest in our community. Indeed, the increasingly high-performance instruments already operational on current telescopes or those under construction (notably as part of various projects supported by IRAP) are providing, and will continue to provide, massive amount of data, particularly in the case of the multiple surveys of astrophysical objects being carried out. This reality generates an urgent need to implement methods and algorithms capable of exploiting this data, classifying it, analyzing it and extracting the underlying physics.
Our laboratory has taken note of this phenomenon. Several IRAP members have shown a keen interest in these methods, which led to the creation of the IRAP ML/DL group in 2022.
The use of AI at IRAP concerns a wide range of scientific themes represented by the laboratory's teams. It involves various machine learning approaches, whether supervised or unsupervised, classification or regression.
The aim of this “IA@IRAP” day is to bring together IRAP members who are interested in these methods, wishing to deepen their knowledge in the field, or working with these methods on astrophysical themes and data. Our IA@IRAP day aims to offer a space for interaction and feedback, and to create a dynamic around AI applications in astrophysics, measurements and instrumentation.
We will have two guest experts, Jonathan Sprauel (AI expert from IRT Saint-Exupéry, ANITI operational director) who will give a general introductory presentation on AI methods, approaches and limits, and Karin Dassas (Ecoinfo board member, CNRS, CESBIO) who will talk about the ecological impact of digital technologies in general.
A round-table discussion is planned for the day, which you are invited to attend.
Organising committee :
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Hui Yang, postdoctoral researcher , GAHEC, IRAP
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Rungployphan Kieokaew, AI spatial physics engineer, IRAP and Inria.
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Jihane Moultaka, astronome-adjoint, GAHEC, IRAP
