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Émission : on prolonge l'émission avec l'INRIA (ALL_PUBLIC)

Épisode : La modélisation des tremblements de terre (ALL_PUBLIC)

Les tremblements de terre peuvent faire des dégâts irréversibles. Les simulations numériques permettent de mieux comprendre les phénomènes physiques qui les déclenchent et d’anticiper les dommages qu’ils pourraient causer. Les explication de Julien Diaz au micro de Xavier de La Porte. Source : http://interstices.info/jcms/i_58073/sonder-linvisible-du-seisme-au-modele

Animateur : Xavier de La Porte (http://www.radiofrance.fr/)

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1. Pas d'épisode programmé





Les podcasts des émissions passées

1. La neuroscience computationnelle
   Premier épisode d'une série d'émission en compagnie de chercheurs de l'INRIA (Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique). Xavier de La Porte reçoit Thierry Viéville, directeur de recherche INRIA dans l'équipe CORTEX. L'équipe-projet étudie les propriétés et les capacités du calcul neuronal, vu comme un traitement automatique de l'information réalisé sur des bases distribuées, numériques et adaptatives.

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   Animateur : Xavier de La Porte
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2. Genèse d'un algorithme
   Deuxième épisode de la série en compagnie de chercheurs de l'INRIA et d'Universitaires avec Marie-Christine Rousset, Gilles Dowek et François Rechemann pour comprendre comment conçoit-on un algorithme afin de résoudre une classe de problèmes ?

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   Animateur : Xavier de La Porte
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3. Le marathonien connecté
   3ième volet avec un marathonien pas comme les autres. Guillaume Chelius, chercheur INRIA dans l'équipe D-NET a participé en 2010 au Marathon des Sables, dans le désert marocain. Un défi à la fois personnel et scientifique car à la différence de ses compagnons de route, il a été équipé de capteurs communiquant en réseau pendant toute la durée du marathon. Source : http://interstices.info/jcms/n_51578/un-marathonien-pas-comme-les-autres

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   Animateur : Xavier de La Porte
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4. Comment marche Internet ?
   On confond souvent Internet et le Web (ou « toile » en français). On trouve des choses sur Internet, on surfe sur le Web. Mais où est la différence ? Comment ça marche ? Source : http://interstices.info/idee-recue-informatique-10

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   Animateur : Xavier de La Porte
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5. L'apprentissage des robots avec Pierre-Yves Oudeyer
   Difficile d'imaginer des robots capables d'apprendre de nouveaux savoir-faire comme le feraient des bébés... Pourtant, Pierre-Yves Oudeyer, chercheur en robotique comportementale et sociale, le conçoit. Il va nous expliquer les tenants et les aboutissants de cette idée au micro de Xavier de La Porte. Source : http://interstices.info/jcms/c_43512/a-propos-de-lapprentissage-des-robots

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   Animateur : Xavier de La Porte
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6. Le cloud computing avec Patrick Valduriez
   Pourquoi le « cloud computing » a-t-il autant la cote auprès des géants de l’informatique ? Patrick Valduriez nous en parle au micro de Xavier de La Porte. Source : http://interstices.info/jcms/i_60795/calculer-dans-les-nuages

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   Animateur : Xavier de La Porte
   Mots-clefs : cloud computing


7. La modélisation des tremblements de terre
   Les tremblements de terre peuvent faire des dégâts irréversibles. Les simulations numériques permettent de mieux comprendre les phénomènes physiques qui les déclenchent et d’anticiper les dommages qu’ils pourraient causer. Les explication de Julien Diaz au micro de Xavier de La Porte. Source : http://interstices.info/jcms/i_58073/sonder-linvisible-du-seisme-au-modele

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   Animateur : Xavier de La Porte
   Mots-clefs : inria






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1. paul : @Xavier de La Porte: paul aka Tuan Kuranes (plus facile à googler)
   
   @Vincent D: Mercredi c'est le jour des enfants et de leurs activités... J'ai donc pu me libérer une seule fois pour le direct ;) (sur genèse des algorithmes), les autres mercredis, dont aujourd'hui, malheureusement en différé ou de façon intermittente. Le samedi ou le dimanche serait plus accessible pour intervenir comme auditeurs... ( moins pratique coté animateur j'imagine ! ) difficile balance.
   
   Merci et bravo pour ces superbes "wiki-émissions", c'est très-très enrichissant. Je vote pour une prochaine saison :)
2. Vincent D. : et Merci aussi à Paul !!
   
3. Vincent D. : Merci pour vos questions Archimbaud :)
4. Archimbaud : Si la sismologie est utile à la prospection pétrolière, peut-elle l'être de la même façon à la recherche de sites archéologiques ?
5. Archimbaud : Les chercheurs ont-ils déjà essayé de travailler sur des formes miniatures (maquettes) de milieux existants ? Un tremblement de terre serait créé "mécaniquement" sur la maquette, des capteurs enregistreraient les ondes induites à différents endroits, et les chercheurs compareraient ces données aux prévisions.
6. Archimbaud : Peut-on se passer de la mécanique des fluides pour étudier la propagation des ondes sismiques dans l'eau ?
7. Archimbaud : Avez-vous déjà modélisé des séismes extraterrestres, ou ceux provoqués par des impacts de comètes et de météorites ?
   Quelles difficultés supplémentaires peuvent poser de telles simulations par rapport à nos classiques tremblements de terre ?
8. Vincent D. : Paul : fonction appelez-moi pour venir préciser l'une de vos questions.... :) (paul nous intrigue !!)
   
9. Vincent D. : Un illustre anonyme qui va peut être tenter de venir poser ses questions en direct pour la dernière émission ?
10. Xavier de La Porte : Qui êtes-vous Paul ?
11. paul : Modéliser des ondes nécessite une grande précision dans tous les ordres de grandeurs puisque souvent de grandes "ondes" sont la somme d'ondes très faible mais très nombreuse Comment faire pour dépasser la limite de précision des processeurs (cpu ou gpu) pour les nombre flottants ou même entiers ?
    
    Calcul sur grid, pourquoi pas de projet inria@home pour tous ces calculs qui nécessitent de la puissance brute ?
    
    Vous inspirez vous des techniques utilisé dans l'animation 3d et les jeux vidéos pour les calculs sur gpu de Simulation des ondes ) ?
    (ils utilisent des techniques qui ont l'air très proche, ie maillage- discrétisation dans l'algo sph par ex, très utilisé en graphismes temps réel)
    
    Existe-t-il des réseaux de capteurs pour nourrir valider/invalider/comparer les algos ? si oui, existe-t-il des bases de données "opendata" de ces données ?
    Quelle techniques de visualisation ou débogage spécifiques pour comparer les données réelles aux algorithmes développés ?
    
    Utilisez-vous des techniques d'autre champs, comme les réseaux neuronaux ou machine learning, en les nourrissant de données existantes ?