Réseaux de neurones et apprentissage automatique
Les réseaux de neurones artificiels sont des algorithmes informatiques qui imitent le mode de fonctionnement de notre cerveau. Ces réseaux de neurones appartiennent au vaste domaine de l'apprentissage automatique et ont été employés pour un large éventail d'applications.
Concevoir de nouveaux matériaux et molécules—que ce soit pour les médicaments, l'électronique ou l'énergie solaire—nécessite de comprendre leur comportement au niveau atomique. Cette démarche inclut la prédiction de la façon dont les molécules s'assemblent en cristaux ou comment elles réagissent à la chaleur ou à la lumière, ce qui peut déclencher des changements chimiques. Traditionnellement, simuler ces propriétés avec la mécanique quantique est extrêmement précis mais aussi douloureusement lent. Notre recherche utilise l'apprentissage automatique pour accélérer ces prédictions en enseignant aux algorithmes à reconnaître des motifs dans les sorties des calculs de chimie quantique—par exemple, comment les molécules s'arrangent dans les cristaux ou comment elles évoluent après avoir absorbé la lumière. Ces modèles d'IA apprennent à partir de données quantiquement précises mais fonctionnent beaucoup plus rapidement, permettant d'explorer de nouveaux composés et processus pilotés par la lumière à une échelle beaucoup plus grande. L'objectif est de rapprocher les simulations puissantes de la prise de décision en temps réel en chimie et science des matériaux.
Créer du contenu visuel efficace—que ce soit pour des présentations, les réseaux sociaux ou l'image de marque—nécessite à la fois des compétences en design et du temps. L'objectif de notre recherche est de rendre le design graphique de haute qualité plus accessible en utilisant l'apprentissage automatique pour assister et automatiser des parties du processus créatif. Cela inclut la génération d'images, de mises en page et de texte basés sur des descriptions simples, facilitant le passage de l'idée au design fini pour les utilisateurs. Nous utilisons de grands modèles linguistiques et des outils de génération d'images, tels que les modèles de diffusion, pour alimenter des fonctionnalités qui peuvent suggérer des mises en page, reformuler du texte, éditer des images ou créer de nouveaux visuels à partir de zéro. Ces systèmes d'IA sont entraînés sur de vastes exemples de travaux de design et peuvent produire des résultats en secondes, aidant les individus et équipes à créer du contenu poli et professionnel—même sans expérience préalable en design.
Interactions laser-molécule
Nous étudions comment les molécules se comportent lorsqu'elles sont exposées à des impulsions laser extrêmement courtes et intenses—comme utiliser une caméra haute vitesse faite de lumière pour capturer les réactions chimiques en action. Ces éclairs laser ne durent que quelques femtosecondes (une femtoseconde est un millionième de milliardième de seconde, ou 10⁻¹⁵ secondes), ce qui est assez rapide pour suivre comment les atomes et électrons bougent pendant une réaction. En utilisant la physique quantique et les simulations informatiques, nous modélisons comment le champ laser (voir par exemple la représentation de Wigner d'une impulsion chirpée du troisième ordre à gauche) interagit avec une molécule—comment il peut causer la rupture, la formation ou le réarrangement des liaisons. Cela nous aide à comprendre les étapes fondamentales du changement chimique tel qu'il se déroule en temps réel.