Génération de cartes de pluie par Deep Learning
31-01-2025
Se ferme:
01-07-2025
Vues: 33
Informations sur le stage
Niveau de recrutement:
Master - M2
Statut:
En recherche de candidat
Durée du stage: 5 mois
Ville: Guyancourt
Publié:
05-02-2025
Postuler avant le:
01-07-2025
Nom encadrant: Aymeric Chazottes
E-mail de contact: aymeric.chazottes@latmos.ipsl.fr
Fonction: Enseignant chercheur
Lien avec l'IPSL: Travaille à l’IPSL
Autres Encadrants:
Equipe Encadrante:
Stage Rémunéré: Oui
Rémunération:
Possibilité de poursuite en thèse: Incertain
Thématiques du sujet: Intelligence Artificielle, Apprentissage statistique
Mots clé thématiques:
Lié à un thème de recherche IPSL: Oui
Thèmes de recherche IPSL:
La description
La pluie est un phénomène complexe, “non stationnaire” et “extrême”. L’apprentissage de ses propriétés nécessite de mieux prendre en compte ses particularités. L’objectif est ici de s’intéresser à ce problème via la génération d’images de radar pluie. Le stage se focalisera sur l’apprentissage d’un modèle génératifs sur un jeu de données conséquent d’images de résolution fine (1km toutes les 5min) issues du réseau de radars météorologiques ARAMIS (Météo France). Le stage devrait permettre d’identifier des méthodes de simulations d’images « réalistes » d’événements extrêmes sous représentés dans les jeux actuellement appris.