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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LES RENOUVELABLES MARINS ; CAS D’UTILISATION DANS LA GÉNÉRATION D’ÉNERGIE MARINE À L’AIDE DE L’APPRENTISSAGE PROFOND
Intervenant: Dr. Jaume Manero, Département d’Informatique de l’Université Technique de Catalogne.
Jaume Manero est docteur en Intelligence Artificielle du Département d’Informatique de l’Université Technique de Catalogne. Ses intérêts de recherche se situent à l’intersection de l’apprentissage en profondeur et de l’apprentissage automatique, de la production d’énergie renouvelable et de la stabilité du réseau. Il est professeur auxiliaire à l’Université Dalhousie (Faculté d’informatique) en Nouvelle-Écosse, au Canada, où il enseigne des cours d’apprentissage automatique et d’informatique en nuage. Il collabore également avec l’Université IE de Madrid, où il enseigne des cours d’intelligence artificielle au niveau post-universitaire. Il fait des recherches au sein du groupe d’intelligence artificielle à haute performance (HPAI) du Barcelona Supercomputing Center, au sein d’une solide équipe de chercheurs qui, en tirant parti de la capacité de cette grande ressource informatique, tentent de trouver des réponses, avec l’application de l’IA, aux problèmes qui affectent notre société. Son intérêt réside dans la manière dont l’application de l’intelligence artificielle peut aider à rendre possible et à accélérer l’effort de décarbonation dans lequel nos pays sont plongés, faisant avancer cet effort multidisciplinaire.
L’Intelligence Artificielle a connu une grande évolution ces dernières années. Le développement de nouvelles techniques d’apprentissage en profondeur dans de nombreuses nouvelles applications complexes utilisant des quantités massives et non structurées de données a ouvert la porte à de nouvelles applications et à des transformations révolutionnaires dans de nombreux secteurs et domaines scientifiques. La production d’énergie renouvelable et son intégration dans les réseaux électriques est un domaine où les applications d’apprentissage en profondeur ont un grand potentiel. L’ingénierie des moteurs de production d’énergie renouvelable qui génère de grandes quantités de données, ainsi que son intermittence, génère un banc d’essai prometteur pour de nouvelles approches basées sur l’apprentissage en profondeur qui permettent d’augmenter l’efficacité et la fiabilité de la production d’énergie renouvelable. Les approches renouvelables marines intègrent l’intermittence des phénomènes naturels (vent, marées, vagues) avec des dispositifs conçus qui génèrent de grandes quantités de données structurées et non structurées, dans un environnement difficile qui a ses propres limites et défis. Dans cette conférence, nous discuterons de plusieurs domaines de recherche prometteurs dans la génération marine où l’application de l’apprentissage en profondeur est un cas d’utilisation en cours de développement soit dans la recherche académique, soit dans l’application réelle de l’industrie.