Projets
Projets professionnels en apprentissage automatique scientifique et modélisation physique.
Modélisation de la réponse du maïs à la fertilisation azotée
Modélisation dose-réponse de la fertilisation azotée du maïs, alliant formes agronomiques canoniques, apprentissage automatique moderne et incertitude calibrée
`meandre` - Hydrologie différentiable
Modélisation hydrologique par processus avec différentiation automatique pour la calibration par gradient et des modèles hybrides physique-IA
tangent/suite
Une suite libre pour le calcul scientifique reproductible et sans installation dans le navigateur : sept paquets JavaScript, de la science des données aux carnets et à l'inférence bayésienne.
`capyllary` - Hydromécanique non saturée différentiable
Une bibliothèque Python de lois physiques pures et neutres pour l'écoulement non saturé couplé, la poromécanique et le transport de contaminants, différentiable de bout en bout pour la calibration par adjoint
`nuee` - Analyse multivariée en écologie
Analyse multivariée en écologie
Analyse automatisée de l'ionome
Flux de travail automatisé pour l'analyse ionomique