L’intelligence artificielle au service de l’astronomie gamma
Conférenciers
Cyann Plard Michaël Dell'aiera
LAPP LAPP, LISTIC
Le 4eme paradigme de la science
Chroniques de l'intelligence artificielle
1936
"Machine" (Modèle) de Turing :
* Ruban (séquence d'actions)
* Conceptualisé avant l'ordinateur
* Volonté de définir la notion d'algorithme
* Il existe toujours un programme réalisant une tâche (il faut trouver ce programme)
Chroniques de l'intelligence artificielle
1936
1943
Premier modèle mathématique du neurone artificiel
* Warren McCulloch et Walter Pitts
* Inspirera plus tard la recherche sur les réseaux de neurones
Chroniques de l'intelligence artificielle
1936
1943
1956
Conférence de Dartmouth :
* Naissance de l'IA
* Groupe de chercheurs reconnus (dont John McCarthy and Marvin Minsky)
* Mise en lumière du potentiel de créer des machines intelligentes
Chroniques de l'intelligence artificielle
1936
1943
1956
1957
Perceptron
* Frank Rosenblatt
* "The first machine which is capable of having an original idea"
* Faire la distinction entre cartes marquées à gauche ou à droite (50 essais)
Chroniques de l'intelligence artificielle
1936
1943
1956
1957
1970
1er hiver de l'intelligence artificielle
* Des attentes trop grandes, et non atteintes
* Déclin des investissements financiers / de l'intérêt dans la recherche de l'IA
* Systèmes experts
Chroniques de l'intelligence artificielle
1936
1943
1956
1957
1970
1986
Rétropropagation du gradient
* Rumelhart et Yann LeCun
* Création du mechanisme d'apprentissage des réseaux modernes
Chroniques de l'intelligence artificielle
1936
1943
1956
1957
1970
1986
1996
Deep blue bat Gasparov au échec
* Pas de créativité au sens propre
Chroniques de l'intelligence artificielle
1936
1943
1956
1957
1970
1986
1996
2012
Première application du deep learning
* Compétition ImageNet
* Nette domination de l'approche deep learning
Chroniques de l'intelligence artificielle
1936
1943
1956
1957
1970
1986
1996
2012
2016
Alpha Go bat Lee Sedol :
* IA créatrice
Croissance
Croissance
Croissance
Intelligence artificielle
Intelligence
Larousse
Ensemble des fonctions mentales ayant pour objet la connaissance conceptuelle et rationnelle
Robert
Faculté de connaître, de comprendre ; qualité de l'esprit qui comprend et s'adapte facilement
→ Pas de définition qui fait consensus
Artificielle
* Capacité à simuler
* A besoin d'une base d'apprentissage (labelisée)
* Un grand nombre de données (> 1 million)
* Une capacité de traitement (labels, ...)
* A besoin de ressources de calcul
L'apprentissage
L'apprentissage
L'apprentissage
L'apprentissage
L'apprentissage
L'apprentissage
L'apprentissage
L'IA pour l'astronomie gamma
* Les rayons gamma
* L'astronomie gamma
* La chaîne d'analyse du téléscope
* Application de l'IA
L'IA pour l'astronomie gamma
* Les rayons gamma
Les rayons gamma
Les rayons gamma
Les rayons gamma
Les rayons gamma
Les rayons gamma
Les rayons gamma
Les rayons gamma
Les rayons gamma
Les rayons gamma
Les rayons gamma
L'IA pour l'astronomie gamma
* Les rayons gamma
* L'astronomie gamma
L'astronomie gamma
L'astronomie gamma
L'astronomie gamma
VERITAS
H.E.S.S.
MAGIC
CTA
CTA
L'IA pour l'astronomie gamma
* Les rayons gamma
* L'astronomie gamma
* La chaîne d'analyse du téléscope
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
La chaine d'analyse
L'IA pour l'astronomie gamma
* Les rayons gamma
* L'astronomie gamma
* La chaîne d'analyse du téléscope
* Application de l'IA
Mais pourquoi l'IA ?
* Pas d'hypothèses a priori (ellipse, pas ellipse ?), caractériser de la plus grande complexité
* Approche très performante dans une multitude d'autres domaines (médecine, ...)
* Ressources disponibles (base de données importantes pour simulations et acquisitions, ressources de calcul)
* /!\ On transfert la difficulté dans le design du réseau de neurones
La base de données
* Les IA ont besoin d'une base d'apprentissage, ici labelisée
* Or il n'y a pas de vérité terrain pour les acquisitions des télescopes
→ Création d'une banque d'images (simulations)
CORSIKA
Simuler la cascade de particules
sim telarray
Simuler la réponse du télescope
Simulations = on a les labels !
L'apprentissage
L'apprentissage
L'apprentissage
L'apprentissage
L'apprentissage
La carte du ciel
Assistant conversationnel virtuel
* Un objectif ancien, mais de nouvelles applications très récentes et très performantes
* ChatGPT (OpenAI), LLaMA (Facebook), LLaVA, ...
* Comment utiliser ces ressources à notre avantage ?
