Conférence d'ouverture | Créer une IA plus sécuritaire pour la santé mentale des jeunes
Le 16 mars prochain à 9h, prenez part à cet événement qui réunira des chercheur·euse·s de premier plan en IA, des expert·e·s cliniques, et des voix du terrain pour discuter des cadres nécessaires à la conception d’une IA qui soit performante et sécuritaire en santé mentale.
TRAIL : IA responsable pour les professionnels et les leaders
Apprenez à intégrer des pratique d'IA responsable dans votre organisation avec le programme TRAIL. Inscrivez-vous à la séance d'information le 12 mars prochain pour en apprendre plus sur le programme.
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Strong gravitational lensing provides a powerful tool to directly infer the dark matter (DM) subhalo mass function (SHMF) in lens galaxies. … (voir plus)However, comparing observationally inferred SHMFs to theoretical predictions remains challenging, as the predicted SHMF can vary significantly between galaxies - even within the same cosmological model - due to differences in the properties and environment of individual galaxies. We present a machine learning framework to infer the galaxy-specific predicted SHMF from galaxy images, conditioned on the assumed inverse warm DM particle mass
Chaotic systems such as the gravitational N-body problem are ubiquitous in astronomy. Machine learning (ML) is increasingly deployed to pred… (voir plus)ict the evolution of such systems, e.g. with the goal of speeding up simulations. Strategies such as active Learning (AL) are a natural choice to optimize ML training. Here we showcase an AL failure when predicting the stability of the Sitnikov three-body problem, the simplest case of N-body problem displaying chaotic behavior. We link this failure to the fractal nature of our classification problem's decision boundary. This is a potential pitfall in optimizing large sets of N-body simulations via AL in the context of star cluster physics, galactic dynamics, or cosmology.