Aerospace Lab est une revue électronique dédiée aux avancées scientifiques de la recherche aéronautique et spatiale. Les domaines techniques couverts relèvent donc de l’aérodynamique, de la propulsion, des matériaux, des structures, de la physique, des capteurs, du traitement de l’information, et de l’ingénierie des systèmes.
Accroître l'extraction d'informations à partir de données scientifiques grâce à l'apprentissage profond
Auteurs:
M. Nugue, J.-M. Roche, G. Le Besnerais, C. Trottier, R. W. Devillers (ONERA), J. Pichillou (CNES), A. Chan-Hon-Tong, A. Boulch, A. Hurmane (ONERA)
| Fichier attaché | Taille |
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 AL15-07_0.pdf | 2.5 MB |
Cet article présente deux cas d’usage pour lesquels l’apprentissage profond est capable d’aider des scientifiques en les allégeant du fardeau d’un examen manuel d’un grand volume de données physiques. De tels exemples mettent en lumière la raison pour laquelle l’apprentissage profond pourrait devenir un outil transverse à beaucoup de domaines scientifiques.
