Browsing by Author "Bendib, Islem"

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CAPACité de«DeepLEARning»A prédire les cHAOs dANS un système cHAOtique
(Universite laarbi tebessi tebessa, 2020) Bendib, Islem
Il y a un siècle déjà, les pionniers de la théorie du chaos ont découvert que « l’effet papillon » rend la prédiction à long terme impossible. Même la plus petite perturbation dans un système complexe (comme la météo, l'économie ou à peu près tout le reste) peut déclencher une concaténation d'événements conduisant à un avenir dramatiquement divergent. Incapables d’établir l’état de ces systèmes avec suffisamment de précision pour prédire comment ils se déroulent, nous vivons dans un voile d’incertitude. Le deeplearning ou apprentissage profond est une technique informatique à la base des récents succès en intelligence artificielle - pour prédire l'évolution future de systèmes chaotiques à des horizons lointains. Des experts externes ont qualifié cette approche d’innovante et susceptible de trouver une large application. Le travail de ce projet de master vise à impliquer l’apprentissage profond dans le processus de prédiction de chaos dans les différents types de systèmes dynamiques afin de pouvoir éviter des catastrophes qui peuvent venir.