Catégorie : Recherche
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Cartographier et prédire les risques naturels de manière plus fiable grâce aux algorithmes
PAT-chercheur à la Faculté des géosciences et de l’environnement et directrice du Swiss Geocomputing Centre, Marj Tonini travaille depuis près de 20 ans sur la modélisation des risques naturels, tels…
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Modéliser la physique atmosphérique, prévoir la formation de cyclones tropicaux, et prédire le climat futur
Tom Beucler est physicien du climat. Il intègre depuis longtemps l’intelligence artificielle dans ses recherches, dont une partie porte spécifiquement sur l’apprentissage machine. Son objectif est d’améliorer la modélisation de…
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Modéliser l’évolution des glaciers grâce au machine learning
Guillaume Jouvet est mathématicien et glaciologue. Parmi ses projets figurent la modélisation de la dynamique glaciaire (manière dont la glace se déplace au sein d’un glacier au cours du temps),…
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Evaluer les risques naturels, simuler le devenir des glaciers ou encore appréhender la complexité des réseaux urbains: les géosciences évoluent avec les progrès de l’intelligence artificielle
De Chat GPT au traitement d’images, en passant par les traducteurs universels, les algorithmes d’intelligence artificielle (IA) sont partout et influencent plus que jamais notre rapport au monde et à…