Omar Al hammal

Teacher researcher

Notre travail avec l’équipe de l’IPSA a consisté à utiliser les récents progrès en apprentissage automatique et en particulier sur les réseaux de neurones pour entraîner un modèle neuronal capable de prédire la section efficace d’interaction d’un faisceau d’électrons monochromatique avec des noyaux courants. Les expériences s’intéressent également aux intéractions entre neutrinos et noyaux, cette fois les faisceaux ne sont plus monochromatiques et les propriétés des neutrinos sont aussi à éclaircir. Cette recherche a permis la publication d’un article de recherche. Les images satellitaires de type optique ou radars, notamment Synthetic Aperture Radar (SAR) sont gratuitement disponibles ce qui permet d’entraîner des modèles neuronaux pour traiter différentes problématiques : -détections de parasites comme le scolyte dans les forêts, -détection du déboisement dans les forêts, -comprendre comment la polarisation et la phase des signaux peut permettre d’enrichir les images satellites. Des images de réfraction de lumière polarisées envoyée sur des feuilles permettent également de détecter le déplacement de la sève dans les feuilles de manière non intrusive. Toutes ces problématiques sont abordées en collaboration avec l’ONERA. Ce qui rassemble toutes ces problématiques et mes enseignements est l’utilisation d’outils de machine learning, en particulier des réseaux de neurones.