DEEP AQUA
Risques liés à l’eau : vers le développement de nouvelles génération de codes de calculs utilisant l’intelligence artificielle.
Résumé du projet
Le contexte est celui des risques liés à l’eau : risque hydraulique (digues, barrages) et risque hydrologique. Dans ce domaine, les quelques rares utilisations du Deep Learning ne sont pour l’heure qu’une simple application des algorithmes développés. L’objectif du projet DeepAqua est de permettre de développer et de proposer des outils opérationnels d’une nouvelle génération, et non une simple application des codes existants (TensorFlow, …), capables d’aborder des problèmes inédits, à très grands volumes de données d’entrée et de paramètres, intégrant des connaissances a priori.
Les deux axes de recherche initiés sont :
- le traitement efficace de problèmes aux limites de très grande dimension
- la simulation hydrologique-hydraulique régionale haute résolution avec résolution de problèmes inverses de dimension élevée à partir de données hétérogènes.
Les premières applications visées à l’issue du projet sont : un workflow pour l’analyse de risque et les études de danger ; un workflow pour l’analyse-prévision régionale de risque hydrologique-hydraulique avec fusion de données multi-source ; l’application sur des démonstrateurs transférables aux utilisateurs finaux.
Porteur projet Ressourcement
Stéphane BONELLI
Unité de recherche
RECOVER – Risques, ECOsystèmes, Vulnérabilité, Environnement, Résilience