Photons and Neutrons Realistic Artificial Intelligence Datasets (PaNRAID)
Le PEPR DIADEM organise prochainement la formation Photons and Neutrons Realistic Artificial Intelligence Datasets (PaNRAID) portant sur les données synthétiques pour l’IA via simulations de matériaux et jumeaux numériques expérimentaux.
Dans le domaine de l'IA supervisée, la qualité des données d’entraînement restent un point central dans la mise au point de toute méthodologie. Les données expérimentales sont rarement annotées de façon massive. Ainsi, la plupart des acteurs recourent à la simulation. Mais cela repose souvent sur des modèles simplifiés, qui par exemple n'incluent pas les artefacts expérimentaux (sources, optiques, détecteurs, bruits de fond divers, ...).
Dans le domaine des neutrons et des X, il existe des codes de calcul (projets Européens McStas/McXtrace) permettant de décrire des dispositifs expérimentaux complets, ainsi que des échantillons. La possibilité de simuler des expériences virtuelles complètes (jumeaux numériques comprenant des sources, des optiques, des échantillons et des détecteurs) permet de créer massivement des jeux de données très proches de la réalité.
Cette formation est dédiée à la génération de données expérimentales simulées mais réalistes. Il y aura donc de la simulation de matériaux physiques (DFT, MD, XAS, ...), et leur intégration dans des modèles complets de dispositifs expérimentaux X et neutrons. Nous présenterons ensuite quelques applications « IA » utilisant cette approche.
La formation sera principalement dispensée sous la forme de travaux pratiques.