Fiche de FILOCHE Arthur

Titre : Variational Data Assimilation with Deep Prior. Application to Geophysical Motion Estimation.
Date : 30 novembre 2022
Heure: 14:00
Résumé : L'assimilation de données est une famille de méthode permettant d'estimer l'état d'un système physique en combinant de manière optimale des observations avec un modèle physique. Cette dernière décennie, les méthodes d'apprentissage profond pour la résolution de problème inverses ont connu une recrudescence, notamment dans le domaine du traitement d'image statique. Dans cette thèse, nous étudions les similarités et complémentarités entre assimilation de données variationelle et les méthodes d'apprentissage profond. Nous nous penchons ensuite sur l'hybridation de telles méthodes combinant architecture profonde et modèles physique. En particulier nous développons une partie sur des méthodes d'assimilation de données avec a priori profond Dans un second temps. Enfin, nous donnons une perspective probabiliste en présentant l'assimilation de données variationelle sous l'angle de l'inférence Bayesienne.
Lieu : LIP6 26-00 4 Place Jussieu, 75005, Paris