Programme

mardi 12 mars 2024

Heures événement (+)
14:00 - 14:15 Introduction (M001) - Alexandre Boulle, Alexis Deschamps, Ambroise Van Roekeghem  
14:15 - 15:40 Intelligence artificielle pour la caractérisation à haut débit (M001) (+)  
14:15 - 14:50 › Machine Learning Approaches on X-ray Scattering Beamline: First results and perspectives - Jean-Sebastien MICHA, Univ. Grenoble Alpes, UMR SyMMES, CNRS-CEA/IRIG, CRG-IF BM32  
14:50 - 15:15 › Imagerie quantitative de phases par réseau de neurones à partir de données XRD-CT - Victor Poline, Institut Néel  
15:15 - 15:40 › Machine learning techniques applied to Bragg Coherent Diffraction Imaging - Bellec Ewen, CEA-Grenoble – Commissariat a l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives (CEA) - Grenoble  
15:40 - 16:10 Pause  
16:10 - 18:10 Intelligence artificielle pour la caractérisation à haut débit (M001) (+)  
16:10 - 16:45 › Super-resolution X-ray tomography for architectured lattice materials using artificial intelligence - Antoine KLOS, Science et Ingénierie des Matériaux et Procédés  
16:45 - 17:20 › Efficacité des réseaux de convolution pour l'analyse des microstructures - Lionel GERMAIN, Laboratoire dÉtude des Microstructures et de Mécanique des Matériaux, Labex DAMAS  
17:20 - 17:45 › Deep Learning for the classification of faceted gold nanoparticles investigated with transmission electron microscopy - Romain Moreau, Université Paris-Saclay, ONERA, CNRS, Laboratoire d\'étude des microstructures (LEM)  
17:45 - 18:10 › Étude de Dislocation par approches de Deep Learning supervisées - Assya Boughrara, Physique de la Plasticité et Métallurgie  

mercredi 13 mars 2024

Heures événement (+)
08:35 - 10:00 Intelligence artificielle pour la caractérisation à haut débit (M001) (+)  
08:35 - 09:10 › Applications de l'intelligence artificielle à la microscopie électronique en transmission - Saghi Zineb, Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives - Laboratoire d'Electronique et de Technologie de l'Information  
09:10 - 09:35 › Méthodologie de reconstruction 3D à partir d'images FIB d'une microstructure céramique à l'aide d'outil de deep learning - Damien André, Institut de Recherche sur les CERamiques, IRCER - Axe 4 : céramiques sous contraintes environnementales  
09:35 - 10:00 › Data Reduction and Clustering Approaches for a Comprehensive Phase Analysis inside NVPF Cathode Materials - Fayçal Adrar, Laboratoire réactivité et chimie des solides - UMR CNRS 7314  
10:00 - 10:30 Pause  
10:30 - 11:30 Intelligence artificielle pour la caractérisation à haut débit (M001) (+)  
10:30 - 11:05 › Analyse de données Raman hyperspectrales par approche multivariée - Maggy Colas, IRCER, UMR-CNRS 7315  
11:05 - 11:30 › interprétation par analyse en composantes principales d'hyperspectres RAMAN : comment faire le lien entre statistique et physique ? - Lionel Desgranges, CEA/DEN/DEC/SESC Cadarache  
11:30 - 12:30 Outils PEPR Diademe et besoins en formation - Noël Jakse et Jean-Luc Parouty  
12:30 - 14:00 Déjeuner  
14:00 - 16:20 Intelligence artificielle pour la caractérisation à haut débit (M001) (+)  
14:00 - 14:25 › Modèle pour la prédiction de microstructure de solidification par champs de phase et intelligence artificielle : application au procédé WAAM-CMT - Claire Maurice, Laboratoire Georges Friedel - Helmut Klöcker, Laboratoire Georges Friedel  
14:25 - 14:50 › Machine Learning Acceleration of Ferroelectric Phase-Field Modeling - ALHADA KEVIN, Institut National des Sciences Appliquées de Lyon  
14:50 - 15:15 › Machine learning of the enthalpy of mixing for predicting phase equilibria - Guillaume Deffrennes, Science et Ingénierie des Matériaux et Procédés  
15:15 - 15:40 › Machine Learning Insights into Multiscale Structural Properties of Soft Matter - Stefano Mossa, Institut de Recherche Interdisciplinaire de Grenoble  
15:40 - 16:10 Pause  
16:10 - 18:10 Intelligence artificielle pour la caractérisation à haut débit (M001) (+)  
16:10 - 16:45 › Machine Learning for automatic selection of a nanoparticle analytical model for Small Angle X-Ray Scattering data analysis - Nicolas Monge, Xenocs SAS, Laboratoire d'Informatique de Grenoble, Science et Ingénierie des Matériaux et Procédés - Alexis Deschamps, Science et Ingénierie des Matériaux et Procédés  
16:45 - 17:20 › Exploring Machine Learning Techniques for Data Pre-processing and Analysis on the D2AM Beamline: A First Look - Maxime Dupraz, Institut Néel  
17:20 - 17:45 › Stratégie de traitement de données synchrotron par l'IA : des concepts à la pratique - FARHI Emmanuel, Synchrotron SOLEIL  
17:45 - 18:10 › Analysis of Electroluminescence data imaging using physical models and machine learning for photovoltaic applications - Erell LAOT, EDF R&D SYSTEME, Institut Photovoltaïque d'Ile-de-France (ITE)  

jeudi 14 mars 2024

Heures événement (+)
09:00 - 10:25 Intelligence artificielle pour la caractérisation à haut débit (M001) (+)  
09:00 - 09:35 › Predicting the Structure Type of Materials by Machine Learning - Romain Gautier, Institut des Matériaux de Nantes Jean Rouxel  
09:35 - 10:00 › Combinatorial study of phase transformations in steels: Synergy between high-throughput experimental methods and artificial intelligence. - Hugo VAN LANDEGHEM, Science et Ingénierie des Matériaux et Procédés  
10:00 - 10:25 › A high throughput study of the effect of element substitution in NdFeB-based films assisted by machine learning - William Rigaut, Institut Néel  
10:25 - 10:55 Pause  
10:55 - 12:20 Intelligence artificielle pour la caractérisation à haut débit (M001) (+)  
10:55 - 11:30 › Apprentissage machine et sonde atomique - Baptiste Gault, Max-Planck-Institut für Eisenforschung, Düsseldorf, Germany  
11:30 - 11:55 › Utilisation de réseaux de neurones convolutifs pour la prédiction de l'aptitude en formabilité des alliages 6XXX pour l'automobile - Pierre Guerin, Science et Ingénierie des Matériaux et Procédés, Constellium Technology Center  
11:55 - 12:20 › Deep Learning assisted denoising of in situ liquid STEM-movies of nanoparticle nucleation and growth - Moncomble Adrien, Laboratoire Matériaux et Phénomènes Quantiques  
12:20 - 14:00 Déjeuner  
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