Trimestre recherche DIMA

Responsables

Centres impliqués et contacts

  • Centre de morphologie mathématique (Etienne Decencière)
  • Centre des matériaux (David Ryckelynck)
  • Centre de bio-informatique (Thomas Walter)
  • Centre de robotique (Fabien Moutarde)
  • Centre de recherche en informatique (Olivier Hermant)

DIMA contribue à faire avancer la recherche scientifique

Parmi les travaux de stage les plus remarquables, certains obtiennent la reconnaissance de la communauté scientifique:

  • X. Liu, S. Blusseau and S. Velasco-Forero. “Counting melanocytes with trainable h-maxima and connected components counting layers”, DGMM 2024.
  • Z. Jiang, J. P. C. Bertoldo, and E. Decencière, “Heuristic Hyperparameter Choice for Image Anomaly Detection”, 12th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), 2023.
  • T. Gula and J. P. C. Bertoldo, “Gaussian Image Anomaly Detection with Greedy Eigencomponent Selection”, International Conference on Computer Vision workshop (ICCVw), 2023.
  • J. P. C. Bertoldo and D. Arrustico, “Visualization for Multivariate Gaussian Anomaly Detection in Images”, 12th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), 2023.
  • Les travaux d'Arnaud Mondon ont été incorporés dans une publication: Launay, H., Ryckelynck, D., Lacourt, L., Besson, J., Mondon, A. and Willot, F.. “Deep multimodal autoencoder for crack criticality assessment”. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 123(6), pp.1456-1480, 2022.
  • Raphaël Rozenberg, encadré par Joseph Gesnouin et Fabien moutarde, a décroché la troisième place du ICCV Trajnet++ Challenge 2021.

Contexte, enjeux et objectifs

L'exploitation des données occupe une place de plus en plus importante dans notre société, aussi bien au niveau professionnel que personnel. Ces données sont souvent complexes : texte, images, vidéos, génome, nuages de points, graphes, par exemple. Elles constituent la matière première des industries du numérique. L'extraction automatique d'information utile à partir de ces masses de données constitue un défi de taille.

L'objectif de ce trimestre de recherche est de fournir aux élèves ingénieurs une première expérience en matière de recherche sur l'analyse automatique de données complexes. Les images et autres données structurées (graphes, arbres, séquences, etc.) seront au centre de ce travail. Les disciplines scientifiques concernées seront en particulier l'apprentissage automatique, l'analyse d'images, la robotique, la physique et la bio-informatique. Les étudiants auront l'occasion, en fonction des projets, d'utiliser les méthodes à noyaux, le deep learning ou la morphologie mathématique, entre autres. Les problèmes liés à l’optimisation de ces méthodes et à leur déploiement feront aussi partie de la thématique.

Les domaines d'application seront très variés, allant de la conduite automatique à la santé en passant par le contrôle non destructif et la caractérisation de matériaux. Certains projets de recherche se déroulement dans le cadre de collaborations avec des partenaires industriels.

Prérequis

Tous les cours de tronc commun en mathématiques et informatique.

Par ailleurs, nous conseillons fortement aux élèves intéressés par ce trimestre recherche de suivre les enseignements spécialisés suivants du troisième semestre :

  • Apprentissage automatique (Fabien Moutarde)
  • Deep learning for image analysis (Etienne Decencière, Thomas Walter, Santiago Velasco)
  • Analyse d’images (Beatriz Marcotegui, Samy Blusseau)

Les projets de recherche de ce module d'enseignement demandent très souvent une implémentation informatique des solutions proposées. Le langage le plus courant pour ce faire est le Python.

Si vous ne connaissez pas l'apprentissage automatique (machine learning) on vous recommande les neuf premières leçons du cours du Prof. Abu-Mostafa.

Le cours FIDLE du CNRS constitue une excellente initiation à l'apprentissage profind:

Si vous avez besoin de revoir (ou de vous familiariser avec) les réseaux de neurones à base de convolutions, vous pouvez consulter ce cours, en particulier les dix premières vidéos.

Déroulement

Le trimestre recherche commence par un cours scientifique et un formation à la recherche documentaire qui durent une semaine et demie. Le stage démarre juste après. Le trimestre s'achève par un séminaire dans lequel les élèves présentent leurs travaux. Un rapport, qui prend la forme d'une article scientifique d'une dizaine de pages, doit être rendu postérieurement.

Stages

Huit semaines sont entièrement dédiées au travail de stage. Les sujets sont proposés par des chercheurs, souvent des centres de recherche des Mines, mais aussi d'organismes extérieurs ou d'entreprises. Ces mêmes chercheurs assurent l'encadrement.

Année scolaire 2023-2024

4-12 mars: Cours scientifique et formation à la recherche bibliographique.

13 mars - 6 mai: Stage

Année scolaire 2022-2023

Les sujets de stage sont disponibles dans le cloud de l'école.

Programme du cours scientifique et de la formation à la recherche documentaire

Semaine du 20 février

Lundi

9h-12h15: David Ryckelynck, Etienne Decencière :

  • Introduction à la semaine scientifique
  • Présentation des stages

13h45-15h15: Etienne Decencière : Mécanismes d'attention en analyse d'images et “transformers”.

15h30-17h: Beatriz Marcotegui: Analyse d'images 3D, nuages de points et DL.

Mardi

9h-12h15: Fabien Moutarde: AI challenges for Intelligent Vehicles and robotics.

13h45-17h: Formation biblio.

Mercredi

9h-10h30: Elie Hachem: apprentissage par renforcement pour les procédés et la mécanique des fluides.

10h45-12h15: Alina Glushkova: Technology enhanced learning: Human Centered AI and Motion Capture for the acquisition of human motor skills.

13h45-17h: Formation biblio.

Jeudi

9h-12h15: Georges-André Silber: Introduction au traitement automatique du langage.

13h45-17h: Sport.

Vendredi

9h-10h30: Claude Tadonki: High Performance Artificial Intelligence.

10h45-12h15: Santiago Velasco-Forero, modèles de diffusion.

13h45-17h: Formation biblio.

Semaine du 27 février

Lundi

9h-10h30: Pierre Kerfriden: Meta-modelling: response surface, machine learning & the curse of dimensionality.

10h45: 12h15: Pierre Kerdriden: graph neural networks.

13h45-17h: formation biblio - restitution.

Mardi

9h-12h15: David Ryckelynck

  • Data augmentation for applications of machine learning in materials sciences
  • Learning Faster Simulation Methods for Partial Differential Equations

13h45-17h: David Ryckelynck, Etienne Decencière: choix des stages, et instructions pour la rédaction du rapport de stage

Stage

Démarrage: mercredi 1er mars. Fin: 28 avril

Séminaire final: après-midis des 25, 27 et 28 avril. Son programme est disponible ici:

Rapport final

Le rapport final du trimestre recherche prendra la forme d'un article scientifique. Il sera rédigé en utilisant Latex, en anglais. Il ne doit pas dépasser les 10 pages (références bibliographiques non comprises).

Si vous avez prévu de soumettre votre article à une conférence précise, vous pouvez alors prendre directement le modèle Latex de celle-ci et vous conformer aux instructions correspondantes (même si le nombre maximal de pages est inférieur à celui que nous demandons par défaut). Deux conditions doivent être impérativement respectées pour adopter ce choix:

  1. vous devez avoir l'accord de vos encadrants;
  2. la soumission doit se faire pendant le mois de mai.

Exemples de conférences qui peuvent convenir:

L'article doit contenir:

  • une introduction, décrivant le contexte, les défis et les objectifs du projet de recherche;
  • des éléments de bibliographie;
  • une description rigoureuse du travail effectué;
  • une conclusion et des perspectives.

Il sera accompagné d'illustrations adaptées. Il doit s'adresser à des lecteurs qui connaissent bien le domaine de recherche, sans forcément être des spécialistes de votre sujet.

Vous devez le rendre, au plus tard et dans tous les cas, le vendredi 5 mai. Pour cela, vous devez mettre dans une archive compressée:

  • l'ensemble des fichiers (Latex, images, etc.) qui vous ont permis de générer l'article,
  • l'article lui-même au format pdf,

et la téléverser ici:

https://cloud.minesparis.psl.eu/index.php/s/NUWYjp9KyWNv5D3

Des exemples de rapports, rédigés l'année dernière, sont disponibles ici:

https://cloud.minesparis.psl.eu/index.php/s/V3j6xEuYFMDjX4P

dima/start.txt · Last modified: 2024/02/14 14:11 by edecenciere
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