Apprentissage automatique
Plus vite et intelligemment
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PSI
Quand de grandes installations de recherche, comme le laser à rayons X à électrons libres suisse SwissFEL ou la Source de Lumière Suisse SLS, tournent à plein régime, elles produisent d’énormes quantités de données. Afin de les interpréter et de les utiliser, par exemple au profit de nouveaux médicaments ou matériaux, le PSI a regroupé son expertise au sein de la nouvelle division de recherche Calcul scientifique, théorie et données.
Questions simples, réponses difficiles
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ETH Zurich
Oliver Janzer est un mathématicien spécialisé dans les graphes, c'est-à-dire des collections de nœuds qui peuvent être connectés ou non, comme les utilisateurs et utilisatrices de Facebook. Dans le cadre de sa bourse de l'ETH Zurich, le jeune chercheur s'est attelé à résoudre des problèmes qui ont laissé les mathématiciennes et mathématiciens perplexes pendant des décennies.
Recourir à la matrice pour que Meta passe à la vitesse supérieure
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EPFL
En décembre 2004, un million de personnes étaient actives sur Facebook. Près de deux décennies plus tard, les produits de la société mère de Facebook, Meta, sont utilisés par plus de 3 milliards de personnes dans le monde, dont 1,93 milliard sont actives chaque jour sur Facebook. L’EPFL participe à une collaboration unique autour de la recherche sur l’apprentissage profond distribué.
Un réseau neuronal peut lire la hauteur des arbres à partir d'images satellite
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ETH Zurich
À l'aide d'un réseau neuronal artificiel, une équipe de recherche de l'ETH Zurich a créé la première carte mondiale haute résolution de la hauteur de la végétation pour 2020 à partir d'images satellite. Cette carte pourrait fournir des informations essentielles pour la lutte contre le changement climatique et l'extinction des espèces, ainsi que pour la planification du développement régional durable.
Un meilleur contrôle de l'aide au développement grâce à l'IA
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ETH Zurich
Une équipe de recherche de l'ETH Zurich et de la LMU Munich utilise l'intelligence artificielle pour analyser 3,2 millions de projets d'aide au développement dans le monde. Leurs recherches révèlent des tendances et des lacunes en matière de financement.
Utilisation de méthodes statistiques pour prédire l'évolution de la maladie
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ETH Zurich
Les données contiennent bien plus que les informations de surface. Grâce aux statistiques, des relations de cause à effet plus profondes peuvent être mises en évidence. C'est ce que recherche Alexander Marx en tant que Fellow à l'AI Center de l'ETH Zurich en utilisant l'intelligence artificielle. L'un de ses objectifs est de pouvoir faire des prédictions concernant le diabète chez les enfants.
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