Objectifs de la chaire

L’objectif de la chaire est de développer et appliquer des technologies hybrides d’IA dans le contexte de la conception, et plus précisément la conception moléculaire (protéique) avec une cible qui couvre l’ensemble des spectres qui vont du développement algorithmique à l’application à de vraies molécules qui seront testées expérimentalement.

Concevoir nécessite de construire des objets originaux répondant à des contraintes (physiques et contraintes de conception) dans une famille existante de conceptions à partir de laquelle des connaissances peuvent être extraites par Machine Learning et Deep Learning.

Nous souhaitons combiner le raisonnement automatisé, en utilisant le Solveur de problèmes de satisfaction de contraintes (WCSP) (toulbar2) développé à Toulouse, afin de résoudre les problèmes de conception de base (combinaison de contraintes et de critères), avec du Machine Learning qui capture « orientations de conception » (critères) à partir des conceptions/solutions existantes ainsi que du Deep Learning, utilisé pour ses capacités perceptives et non linéaires.

Programmes : IA acceptable, certifiable & collaborative
Thèmes : apprentissages avec peu de données ou des données complexes, IA et modèles physiques, Raisonnement automatique et décision, explicabilité

Porteur :
Thomas Schiex, DR Inra, MIAT

Co-chairs :

  • Sophie Barbe, INSA Toulouse,
  • David Simoncini, Irit
  • Simon de Givry (INRAE, MIAT
  • George Katsirelos (INRAE, MIAT)

Site
http://www.inra.fr/mia/T/schiex

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