GDR Intelligence Artificielle en Sciences des Matériaux : journées thématiques

14:00 - 14:15 (15min)

Introduction

M001

Alexandre Boulle, Alexis Deschamps, Ambroise Van Roekeghem

14:15 - 15:40 (1h25)

Intelligence artificielle pour la caractérisation à haut débit

M001

› 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 14:15-14:50 (35min)

› Imagerie quantitative de phases par réseau de neurones à partir de données XRD-CT - Victor Poline, Institut Néel 14:50-15:15 (25min)

› Machine learning techniques applied to Bragg Coherent Diffraction Imaging - Bellec Ewen, CEA-Grenoble – Commissariat a l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives (CEA) - Grenoble 15:15-15:40 (25min)

15:40 - 16:10 (30min)

Pause

16:10 - 18:10 (2h)

Intelligence artificielle pour la caractérisation à haut débit

M001

› Super-resolution X-ray tomography for architectured lattice materials using artificial intelligence - Antoine KLOS, Science et Ingénierie des Matériaux et Procédés 16:10-16:45 (35min)

› Efficacité des réseaux de convolution pour l'analyse des microstructures - Lionel GERMAIN, Laboratoire dÉtude des Microstructures et de Mécanique des Matériaux, Labex DAMAS 16:45-17:20 (35min)

› 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) 17:20-17:45 (25min)

› Étude de Dislocation par approches de Deep Learning supervisées - Assya Boughrara, Physique de la Plasticité et Métallurgie 17:45-18:10 (25min)

Programme