Projet ANR-07-JCJC-0052 – METAMODEL : Méthodologies avancées pour la modélisation des systèmes interdépendants - applications en physique expérimentale
Programme : Jeunes chercheuses & jeunes chercheurs (JCJC) 2007
Année de financement : 2007
Coordinateur du projet : CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE - DELEGATION REGIONALE ILE-DE-FRANCE SECTEUR SUD (CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE - DELEGATION REGIONALE ILE-DE-FRANCE SECTEUR SUD)
Partenaires : Centre national de la recherche scientifique
Montant : 149946.0 euros
Date de début : 2007
Durée : 36 mois
Résumé : "L'objectif de ce projet de recherche est de développer les outils mathématiques -  et algorithmiques qui nous permettront d'étudier, de modéliser et d'entraîner des -  systèmes de sous-systèmes interdépendants. Le projet de recherche est motivé par -  des questions soulevées par des méthodes d'analyse de données en physique -  expérimentale. Nous proposons de soutenir ces expériences en leur fournissant -  des techniques d'analyse statistique, et, parallèlement, de développer des -  méthodes générales en apprentissage statistique qui sont applicables dans des -  domaines dont les caractéristiques sont similaires (en particulier, forage de -  texte, bioinformatique et robotique). -  -  Le projet représentera une partie importante de l'activité de recherche du -  nouveau groupe AppStat (Apprentissage Automatique et Statistique Appliqué) au -  Laboratoire de l'Accélérateur Linéaire (LAL), dirigé par le responsable du -  projet. Nous estimons également que la nature interdisciplinaire du projet -  catalysera des collaborations fructueuses entre la communauté de l'apprentissage -  statistique et les communautés des sciences naturelles du campus de l'Université -  Paris Sud. -  -  Dans le cadre du projet, nous avons identifié trois thèmes particuliers et trois -  applications dans le domaine de la physique expérimentale des particules -  élémentaires. Les applications profiteront directement des solutions aux -  problèmes proposés, tandis que les sous-projets contribueront à la résolution -  d'importants problèmes dans le domaine de l'apprentissage automatique. Les trois -  thèmes sont regroupés autour des questions méthodologiques et calculatoires sur -  la modélisation et l'entraînement d'un système formé de sous-systèmes -  interdépendants. -  -  Objectifs (thèmes) -  -  A) Modélisation des systèmes de systèmes. Dans ce thème, nous développerons les -  cadres mathématiques dans lesquels les systèmes de sous-systèmes interdépendants -  peuvent être décrits et analysés. Nous proposerons deux approches. Dans la -  première, nous associerons les sous-systèmes dans le cadre d'un modèle de -  réseaux bayesien global, et nous utiliserons des outils probabilistes standards -  pour entraîner le système. La deuxième approche est basée sur AdaBoost, un des -  algorithmes d'apprentissage les plus aboutis de la dernière décennie. -  -  B) Optimisation des hyper-paramètres en utilisant des processus gaussiens. Dans -  un système constitué de nombreux sous-systèmes, un des problèmes les plus -  difficiles est l'optimisation simultanée des nombreux hyper-paramètres (les -  paramètres qui déterminent la complexité de chaque sous-système). Le but de ce -  thème est de développer des méthodes d'optimisation basées sur des travaux -  récents d'un des membres du projet sur l'optimisation des fonctions chères à -  évaluer. -  -  C) Implémentations sur la grille. Dans ce thème, nous proposons de paralléliser -  les méthodes développés dans A) et B), et de les implanter sur la grille EGEE -  (une grille de plusieurs 10K de CPU, mise en place partiellement pour satisfaire -  les besoins en calcul (CPU) et de stockage du projet ""Large Hadron Collider"" -  (LHC) au CERN). -  -  Applications -  -  1) L'expérience Pierre Auger. Le but de cette expérience est d'étudier les -  propriétés des rayons cosmiques d'ultra-haute énergie en observant les gerbes -  atmosphériques générées. Pour cet objectif, un grand observatoire de 1600 cuves -  et quatre détecteurs de fluorescence a été construit dans la Pampa -  argentine. Les méthodologies développées en A) et B) fourniront un cadre global -  pour formaliser les modèles statistiques et pour optimiser le processus -  d'estimation; les outils développés en C) rendront la procédure -  computationellement faisable. -  -  2) L'expérience ATLAS. ATLAS est une des expériences installées sur -  l'accélérateur LHC. Son objectif est d'explorer la nature fondamentale de la -  matière et les forces basiques qui sculptent not