Prof. Michele Ceriotti

CIS – “Get to know your neighbors” Seminar Series # 3

L’apprentissage machine inspiré de la physique pour la découverte de matériaux
Prof. Michele Ceriotti EPFL STI IMX COSMO

Lundi 4 mai 2020

L’apprentissage machine fait son chemin dans tous les domaines scientifiques et il est clair que – au-delà du battage médiatique – il fournit des approches utiles qui changeront la façon dont l’expérience et la modélisation sont réalisées.

En particulier, les techniques de régression statistique sont devenues très à la mode comme outil de prédiction des propriétés des systèmes à l’échelle atomique, évitant une grande partie des coûts de calcul et permettant d’effectuer des simulations qui nécessitent un échantillonnage statistique approfondi sans compromettre la précision du modèle de structure électronique.

Dans cet entretien, Prof. Ceriotti explique comment la modélisation guidée par les données peut être ancrée dans un cadre mathématique rigoureux et physiquement motivé, et comment cela est bénéfique pour la précision et la transférabilité du modèle. Il souligne également comment l’apprentissage machine peut fournir des informations physiques importantes sur le comportement des systèmes complexes et sur les relations structure-propriété des matériaux.

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