Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Deep Learning Based Physical-Statistics Modeling of Ocean Dynamics
Directeur de thèse:
Patrick GALLINARI (ISIR (EDITE))
Encadrante :
Marina LEVY (LOCEAN (ED 129))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Intelligence artificielle
Resumé: Le cadre général de la thèse est le développement de systèmes hybrides alliant modélisationphysique et modélisation statistique et neuronale. Le sujet porte sur la modélisation dephénomènes physiques complexes, qui concernent la dynamique de la circulationocéanique, qui sont des composantes des modèles du climat. L’objectif est de modéliser dessystèmes dynamiques, en s’appuyant sur des modèles statistiques à base de réseaux deneurones profonds qui intègrent des connaissances et des contraintes issues de la physiquedu phénomène. Le sujet demande des compétences approfondies en apprentissagestatistique et réseaux de neurones et un intérêt pour la modélisation du climat. Il sera coencadrépar des équipes de deux laboratoires : le LIP6 (P. Gallinari) pour le cotéapprentissage et le LOCEAN (M. Levy et S. Thiria) pour le coté climat.
Doctorant.e: Dechelle-Marquet Marie