Ae4 – Machine Learning et techniques d’optimisation pour l’aérodynamique

Q. CHANZY (MBDA)

Depuis la fin des années 90, le machine learning connait un développement exponentiel. Cet ensemble d’algorithmes et de procédés permet de classifier ou de modéliser automatiquement des configurations ou des problèmes complexes. Cet entretien sera l’occasion de présenter un panorama des différentes méthodes de machine learning et de mettre en avant celles utilisables en aérodynamique. Enfin, une partie des méthodes de machine learning permet de mettre en place des techniques d’optimisation utiles à la conception aérodynamique, notamment les méthodes d’optimisation Bayesienne. Quelques exemples de cas d’applications concrets introduiront un débat sur les difficultés à surmonter pour mettre en place ces outils et les avantages et limitations de ce genre de méthodes.

Au programme : 17 domaines de discussion

Aviation civile [Ac]  Aérodynamique [Ae]  Avionique [Av]  Cybersécurité [Cy]  Domaine militaire [Dm]  Drones & véhicules autonomes [Dr]  Essais et Expérimentations [Ee]  Énergie à bord [En]  Espace & Aéronautique [Es] Intelligence artificielle [Ia]

Innovation & Compétitivité [Ic] Matériaux [Ma]  Modélisat° & ingénierie système [Mo] Maintenance aéronautique [Mt]  Nvelles motorisat° & propulsion [Nm]  Conception de structures [St]  Transport Aérien durable [Td]  Usine du Futur [Uf]