Trait. données therm. et radiatives : méth. inverses et IA

Mettre en oeuvre les méthodes d'interprétation des données expérimentales dans plusieurs cas exemples en lien avec l'EC "mesures non-intrusives et procédés laser" : 
- construire les modèles en thermique et rayonnement (diffusion de la chaleur, équation de transfert radiatif, spectroscopie des gaz)
- effectuer une analyse de sensibilité
- formuler le problème inverse
- mettre en oeuvre les algorithmes des méthodes inverses et déployer des modèles légers d'intelligence artificielle à poids ouverts pour limiter l'impact environnemental dans un cadre numérique sécurisé (hors du cloud) 
- développer des applications web intégrant un modèle IA à poids ouverts pour l'acquisition et le traitement automatique de données physiques 

• Traiter par méthode inverse et par assistance de l'IA les problèmes inverses en thermique et rayonnement (applications à la détermination de propriétés physiques, à la détermination de la température et de la concentration d'un mélange de gaz ou de flammes de combustion, à la conception de méthodes de mesures). 
• Développer des outils de traitement de données physiques

Session 1
Régime standard : Contrôle continu
- Travaux Pratiques (1/3)
- Devoir Surveillé (2/3)
Régime dérogatoire : Le régime dérogatoire n’est pas proposé pour cet enseignement

Session 2
- Devoir Surveillé

Cours de transferts de chaleur et rayonnement
Cours de méthodes de mesure et procédés laser

• Être capable de construire un modèle en thermique et rayonnement, connaître et mettre en oeuvre les différentes étapes de la résolution, programmer les méthodes inverses pour traiter les données des mesures non-intrusives et de mobiliser les environnements Python (venv/conda) et l'IA générative pour le développement, la correction et l'optimisation du code.
• Choisir les paramètres critiques d'une méthode de mesure
• Concevoir des interfaces d'exploitation des données expérimentales

Techniques de l’ingénieur, r2737,  BE 8265

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