Workshop 3

Grenoble, 19 - 22 mai 2025

Programme

Le programme complet du workshop est disponible ici.

Présentations

Y. Capdeville LPG Introduction
A. Fournier IPGP INRIA quadrant program
B. Fabrèges UCBL The "Groupe Calcul" and its activities
C.N. Herrera Contreras CEA An overview of workflow numerical tools
L. Seydoux IPGP Attention is all you need
A. Trabattoni Géoazur, UCA, OCA Développement de la bibliothèque Python xdas (DAS)
T. Chauve IGE, UGA Fiber optic: a new tool to investigate glacier dynamics at IGE
M. Mouchené UGA Déploiement traitement DAS sur grille
R. Blanch & F. Thollard LJK & ISTerre, UGA Représentation et visualisation de données complexes
D. Schuster SEISCOPE, UGA Workflow manager for full waveform inversion
Y. Dupont GLiCID, Nantes Université Les dessous affriolants du stockage de données, un panorama technologique et logique
M. Massol INRAE Long-term preservation in trustworthy repositories: issues, opportunities, risks, organisational and technical solutions, costs
J. Tierny Sorbonne Université An Introduction to Topological Data Analysis with the Topology ToolKit
Y. Capdeville LPG Questionnaire volet numérique prospective INSU

Poster pitches

K. Juhel LPG Operational tsunami warning based on graph deep learning and prompt elastogravity signals (PEGS)
M. Nougaret IPGP Leveraging multivariate geophysical and geochemical time series for monitoring volcanic systems: can we use machine learning?
F. Talbi Sorbone Université Towards Automatic and Explainable Seismic Interpretation: Merging Knowledge Graphs and Machine Learning

Travaux dirigés

J. Tierny Sorbonne Université Hands on on TTK plugin for Paraview /
L. Seydoux IPGP Programmer avec l'IA générative /
D. Waroquiers MetaGenix Introduction to high-throughput simulations and automated workflows /
J. Rimpot UNISTRA Self-supervised learning pour l'exploration de grands jeux de données /

Les notebooks Jupyter utilisés lors les travaux dirigés IA et self-supervised learning sont disponibles sur le Gitlab NuTS.

JupyterHub

Les travaux dirigés ont été réalisés grâce aux ressources de GLiCID et au JupyterHub mis en place par Benoît Seignovert (Osuna), Jean-Francois Guillaume (GLiCID), Yann Dupont (GLiCID) et Jean-Christian Feufeu (Nantes Université).

Photos

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