Ecole 2023 à Roscoff

Le GDR IAMAT a organisé une école de printemps à Roscoff, centrée sur l’usage de l’apprentissage automatique en sciences des matériaux. Le nombre de participants était limité à 45, de préférence non-permanents, et il y avait des sessions posters.

L’école s'est déroulée sur 5 jours, du lundi 17 avril matin 2023 au vendredi 21 avril midi. Les cours se déroulaient le matin et étaient suivis l’après-midi de travaux pratiques sur ordinateur, dans l’objectif de rendre les participants capables d’utiliser de manière pratique les approches de machine learning décrites le matin.

Deux fins d’après-midis ont été dédiées à des sessions posters, qui furent introduites par des presentations flash.

Orateurs:

• Aurélien Decelle – Statistical methods for machine learning
• Jean-Luc Parouty – Machine learning with deep neural networks
• Jörg Behler – Neural network potentials for atomistic simulations
• Filippo Vicentini – Neural networks quantum states
• Arthur France-Lanord – Dynamics and transformations at the atomic scale using ML
• Joao Paulo Almeida de Mendonca – Learning new DFT functionals
• Ludovic Goudenège – Machine learning in phase-field approaches
• Cosmin Marinica – Overview of surrogate machine learning models for materials science
• Pauline Besserve – Beyond the ground state: accelerating DMFT with quantum computers

Le coût de 480 euros incluait le logement (du dimanche 15 avril au soir jusqu’au vendredi matin) et les repas (du lundi matin au vendredi midi). La participation était gratuite pour les salariés du CNRS, et le coût était réduit pour les salariés du CEA.

Planing: