Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Fusion par confinement magnétiqueLa fusion par confinement magnétique (FCM) est une méthode de confinement utilisée pour porter une quantité de combustible aux conditions de température et de pression désirées pour la fusion nucléaire. De puissants champs électromagnétiques sont employés pour atteindre ces conditions. Le combustible doit au préalable être converti en plasma, celui-ci se laisse ensuite influencer par les champs magnétiques. Il s'agit de la méthode utilisée dans les tokamaks toriques et sphériques, les stellarators et les machines à piège à miroirs magnétiques.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Énergie de fusion nucléairevignette| L'expérience de fusion magnétique du Joint European Torus (JET) en 1991. L'énergie de fusion nucléaire est une forme de production d'électricité du futur qui utilise la chaleur produite par des réactions de fusion nucléaire. Dans un processus de fusion, deux noyaux atomiques légers se combinent pour former un noyau plus lourd, tout en libérant de l'énergie. De telles réactions se produisent en permanence au sein des étoiles. Les dispositifs conçus pour exploiter cette énergie sont connus sous le nom de réacteurs à fusion nucléaire.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Long short-term memoryLong short-term memory (LSTM) network is a recurrent neural network (RNN), aimed to deal with the vanishing gradient problem present in traditional RNNs. Its relative insensitivity to gap length is its advantage over other RNNs, hidden Markov models and other sequence learning methods. It aims to provide a short-term memory for RNN that can last thousands of timesteps, thus "long short-term memory".
Tokamakthumb|Vue intérieure du tore du Tokamak à configuration variable (TCV), dont les parois sont recouvertes de tuiles de graphite. Un tokamak est un dispositif de confinement magnétique expérimental explorant la physique des plasmas et les possibilités de produire de l'énergie par fusion nucléaire. Il existe deux types de tokamaks aux caractéristiques sensiblement différentes, les tokamaks traditionnels toriques (objet de cet article) et les tokamaks sphériques.
Modèle de langageEn traitement automatique des langues, un modèle de langage ou modèle linguistique est un modèle statistique de la distribution de symboles distincts (lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant dans une séquence de mots. Un modèle de langage n-gramme est un modèle de langage qui modélise des séquences de mots comme un processus de Markov. Il utilise l'hypothèse simplificatrice selon laquelle la probabilité du mot suivant dans une séquence ne dépend que d'une fenêtre de taille fixe de mots précédents.
Sequence analysisIn bioinformatics, sequence analysis is the process of subjecting a DNA, RNA or peptide sequence to any of a wide range of analytical methods to understand its features, function, structure, or evolution. Methodologies used include sequence alignment, searches against biological databases, and others. Since the development of methods of high-throughput production of gene and protein sequences, the rate of addition of new sequences to the databases increased very rapidly.
Fusion par confinement inertielLa fusion par confinement inertiel est une méthode utilisée pour porter une quantité de combustible aux conditions de température et de pression désirées en vue d'atteindre la fusion nucléaire. Le confinement du combustible de fusion est réalisé à l'aide de forces inertielles. Cette méthode peut être mise en œuvre grâce à des techniques diverses, dont : striction axiale ; confinement inertiel par laser. D'autres méthodes permettent de réaliser le confinement du combustible nécessaire à la fusion, notamment le confinement magnétique, le confinement électrostatique et la fusion catalysée par muons.
Facteur de gain d'énergie de fusion nucléairevignette| L'explosion de la bombe à hydrogène Ivy Mike. La bombe à hydrogène est le seul dispositif actuellement capable d'atteindre un facteur de gain d'énergie de fusion nettement supérieur à 1. En technologie des réacteurs à fusion nucléaire, le facteur de gain d'énergie de fusion, que l'on exprime couramment à l'aide du symbole Q, est le rapport entre la puissance de fusion produite par le réacteur et la puissance auxiliaire fournie pour maintenir le plasma en régime stationnaire.
Seq2seqSeq2seq is a family of machine learning approaches used for natural language processing. Applications include language translation, , conversational models, and text summarization. The algorithm was developed by Google for use in machine translation. Similar earlier work includes Tomáš Mikolov's 2012 PhD thesis. In 2019, Facebook announced its use in symbolic integration and resolution of differential equations. The company claimed that it could solve complex equations more rapidly and with greater accuracy than commercial solutions such as Mathematica, MATLAB and Maple.
ITERLe réacteur thermonucléaire expérimental international, ou ITER (acronyme de l'anglais International thermonuclear experimental reactor, également mot latin signifiant « chemin » ou « voie »), est un projet international de réacteur nucléaire de recherche civil à fusion nucléaire de type tokamak, situé à proximité immédiate du centre d’études nucléaires de Cadarache à Saint-Paul-lez-Durance (Bouches-du-Rhône, France). Le projet de recherche s'inscrit dans une démarche à long terme visant à l'industrialisation de la fusion nucléaire.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
Edge-localized modeAn edge-localized mode (ELM) is a plasma instability occurring in the edge region of a tokamak plasma due to periodic relaxations of the edge transport barrier in high-confinement mode. Each ELM burst is associated with expulsion of particles and energy from the confined plasma into the scrape-off layer. This phenomenon was first observed in the ASDEX tokamak in 1981. Diamagnetic effects in the model equations expand the size of the parameter space in which solutions of repeated sawteeth can be recovered compared to a resistive MHD model.
Confinement inertiel électrostatiqueLe confinement inertiel électrostatique (en anglais Inertial electrostatic confinement ou IEC), ou plus simplement confinement électrostatique, est un procédé permettant, grâce à un champ électrostatique, de maintenir un plasma dans un volume suffisamment restreint, et à une température suffisamment élevée, de telle sorte que des réactions de fusion nucléaire puissent s'y produire. Le dispositif IEC le plus ancien et le plus connu est le fuseur de Farnsworth-Hirsch.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
