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Forum TERATEC 2017
Atelier 5 - Mercredi 28 juin de 14h00 à 17h30
Algorithmes et Deep Learning, nouveaux paradigmes et challenges ?

Deep learning for aerospace applications
Alexandre BOULCH, Chercheur au département de traitement de l'information et systèmes (DTIS), ONERA

Résumé :  DeLTA est un projet de recherche interne ONERA qui vise à développer les méthodes d'apprentissage massif pour les métiers de l'aéronautique. L'ONERA se caractérise par une grande diversité des domaines de recherches, du traitement des images à la mécanique des fluides en passant par l'électromagnétisme et le radar. L'ONERA a ainsi accès à de grandes quantité de données de type variés autorisant l'application du Deep Learning à de nouveaux problèmes, comme la reconnaissance de phénomène d'écoulement ou le traitement de données en 3D. L'objectif principal du projet, outre les avancées scientifique, est le développement d'une plate-forme d'échange, avec un volet public au travers d'outil collaboratifs disponibles, où seront mis à disposition des tutoriels, du code, des architectures de réseaux de neurones et potentiellement des jeux de données pour ainsi promouvoir la reproductibilité des expériences.

Biographie : Alexandre Boulch est ingénieur de l'École Polytechnique et l'École des Ponts et Chaussées. Il possède un master en vision par ordinateur et apprentissage de l'ENS Cachan ainsi qu'un doctorat de l'Université Paris-Est. Son sujet de thèse porte sur la reconstruction automatique, géométrique et sémantique, de maquettes numériques de bâtiments. Ses recherches portent aujourd'hui principalement sur la géométrie computationnelle et l'apprentissage automatique pour la télédétection, dont le Lidar et l'imagerie satellitaire.

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