Titre: Optimisation d’un réseau de capteurs par les techniques d’apprentissage automatique pour la géolocalisation de sources polluantes
Résumé
Je présenterai une méthode d’optimisation d’un réseau de capteurs basée sur l’apprentissage automatique, combinant un réseau de neurones siamois pour l’estimation de similarité entre capteurs et un clustering hiérarchique pour la sélection des capteurs représentatifs. L’approche a été appliquée à un jeu de données atmosphériques simulées à partir de mesures réelles sur 8 ans.
Nous avons rencontré deux principales difficultés : la forte dimensionnalité des données et le biais directionnel induit par la prédominance de certaines directions de vent. Pour y répondre, nous avons partitionné le domaine en six zones selon la direction du vent, et entraîné un modèle par zone. Ce partitionnement a permis d’obtenir une configuration de capteurs plus homogène et plus performante, avec une réduction notable de l’erreur d’estimation.
Intervenant
Mohamed Mohammed ALAOUI, doctorant IBISC, équipe IRA2, supervisé par Khalifa DJEMAL (PR IBISC, équipe IRA2)
NOTA
Les séminaires IRA2 sont organisés tous les premiers lundi de chaque mois, à l’initiative de la direction de l’équipe IRA2.
- Date: 26/05/2025, 13h
- Lieu: IBISC, site Pelvoux, salle Ax101
- Organisation: Hédi TABIA (PR Univ. Évry, IBISC équipe IRA2)
