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| + | actuels, couvrant ainsi un champ d'applications scientifiques de plus en plus large (physique, géophysique, sciences environnementales, ...). | ||
| + | Mais le volume croissant des données numériques pour la simulation et la prédiction de phénomènes naturels complexes requiert des algorithmes | ||
| + | de plus en plus robustes et efficaces, ainsi que des techniques de modélisation, stockage et traitement capables de passer à l’échelle.<br> | ||
| + | Pour les thèmes envisagés pour cet axe, nous pouvons citer, de façon non exhaustive : | ||
| + | - le calcul numérique, calcul haute performance, modélisation numérique de phénomènes complexes ; | ||
| + | - le traitement de grands volumes de données (notamment 3D) ; | ||
| + | - le calcul distribué, les problèmes multi-échelles et le passage à l’échelle ; | ||
| + | - la simulation de « longue durée » avec arrivée de nouvelles données en cours d'exécution ; | ||
| + | - la visualisation, l'analyse et l’interaction hommes/machines pour l’exploitation des données ; | ||
| + | - la fouille de données (notamment par apprentissage). | ||
Version du 23 septembre 2009 à 09:01
Calcul scientifique, simulation et gestion de masses de données
Les outils de mesure et de simulation numérique ne cessent de se développer parallèlement à la puissance croissante des moyens de calculs
actuels, couvrant ainsi un champ d'applications scientifiques de plus en plus large (physique, géophysique, sciences environnementales, ...).
Mais le volume croissant des données numériques pour la simulation et la prédiction de phénomènes naturels complexes requiert des algorithmes
de plus en plus robustes et efficaces, ainsi que des techniques de modélisation, stockage et traitement capables de passer à l’échelle.
Pour les thèmes envisagés pour cet axe, nous pouvons citer, de façon non exhaustive :
- le calcul numérique, calcul haute performance, modélisation numérique de phénomènes complexes ;
- le traitement de grands volumes de données (notamment 3D) ;
- le calcul distribué, les problèmes multi-échelles et le passage à l’échelle ;
- la simulation de « longue durée » avec arrivée de nouvelles données en cours d'exécution ;
- la visualisation, l'analyse et l’interaction hommes/machines pour l’exploitation des données ;
- la fouille de données (notamment par apprentissage).