Mes travaux de recherche concernent l’utilisation des mathématiques appliquées pour la fusion par confinement inertielle (FCI), et plus précisément la simulation numérique des plasmas qui y sont produit. Ces dernières années, J’ai exploré l’utilisation des méthodes d’apprentissage statistique profond dans le cadre de la simulation numérique :

• Volumes finis pour la mécanique des milieux continus.
• Méthodes Monte-Carlo pour le transport de particules.
• Simulation numérique FCI sur supercalculateurs.
• Deep learning for atomic physics. Thèse en cours de Sébastien Thévenin “Méthodes d’apprentissage statistique pour la modélisation des phases rapides de la turbulence”. Collaboration en cours avec le LLNL (Lawrence Livermore National Laboratory) en Californie “Utilisation du deep learning dans un programme de simulation”.