Institut multidisciplinaire d'intelligence artificielle

L'objectif de SBI4C est de développer des méthodes de ML pour mieux comprendre et modéliser les phénomènes physiques, avec un intérêt particulier pour les sciences du climat et les problèmes inverses qui apparaissent dans ce contexte. L'inférence basée sur la simulation (SBI) permet d'estimer les paramètres de modèles non linéaires à partir de données d'observation, ce qui est utile, par exemple, pour ajuster les paramétrages des modèles atmosphériques et océaniques. Cependant, la méthodologie SBI actuelle a été limitée aux modèles à petite échelle et notre projet vise à étendre ce cadre. Nous relèverons deux défis principaux : créer de nouveaux algorithmes SBI qui prennent en compte le coût de calcul des simulations et proposer des stratégies pour générer des données basées sur des émulateurs efficaces. Nous attendons des contributions méthodologiques et logicielles, des applications aux modèles climatiques avec des expériences sur des superordinateurs, et des transferts vers des partenaires industriels.