57e Journées de Statistique
La chaire Geolearning était fortement représentée lors des 57e Journées de Statistique, sises à Clermont-Ferrand.
Journée « Modèles génératifs : Théorie, apprentissage et applications environnementales »
Journée « Modèles génératifs : Théorie, apprentissage et applications environnementales »
La Chaire Geolearning et le réseau RESSTE organisent une journée scientifique sur la thématique des progrès méthodologiques récents pour les modèles génératifs (GANs, Denoising Diffusion Models…) et leur utilisation dans les domaines du climat, de l’environnement et plus généralement des géosciences, avec des interventions des experts des aspects théoriques, méthodologiques et appliqués.
Les inscriptions sont closes.
Programme
9h50-10h00 Ouverture de la journée
10h00-12h00 Introduction(s) aux modèles génératifs
Modération : Thomas Opitz et Denis Allard
- Francis Bach (SIERRA–Inria, ENS–PSL) An alternative view of denoising diffusion models [Présentation]
- Gérard Biau (LPSM, Sorbonne Université) A primer on Generative Adversarial Networks [Présentation]
- Pascal Yiou (LSCE, CEA) A stochastic weather generator as an emulator for extreme climate events [Présentation]
12h00-13h30 Buffet déjeuner sur place
13h30-14h30 Avancées méthodologiques et appliquées récentes
Modération : Thomas Romary
- Pierre Marion (EPFL) Modèles de diffusion pour la génération d’images : algorithmes et (un peu de) théorie [Présentation]
- Maxime Beauchamp (IMT Atlantique) Lier Géostatistique SPDE & Assimilation de Données par l’apprentissage profond pour la génération de (grands) ensemble en Géosciences [Présentation]
14h30-15h30 Exploration de nouvelles méthodes et implémentations (Partie I)
Modération : Liliane Bel
- Ferdinand Bhavsar (Mines-Paris PSL) Categorical Denoising Diffusion Models using Markov Jump Processes [Présentation]
- David Métivier (MISTEA, INRAE) Deep Learning for lake pollution forecast [Présentation]
15h30-16h00 Pause-Café
16h00-17h00 Exploration de nouvelles méthodes et implémentations (Partie II)
Modération : Valérie Monbet
- Lucia Clarotto, Hugo Gangloff (MIA Paris Saclay, AgroParisTech/INRAE) Physics-informed neural networks for Matérn-SPDEs: attempts and challenges [Présentation]
- Yuke Xie (Mines-Paris PSL) Deep Generative Models for Stochastic Geophysical Imaging and Uncertainty Quantification [Présentation]
Francis Bach présente les modèles génératifs de diffusion
Gérard Biau présente les GANs
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