Mes activités tournent autour de l’utilisation du deep learning pour la physique des plasmas chauds. Durant ma thèse, j’ai travaillé sur l’utilisation de réseaux de neurones comme modèles de subsitution pour la modélisation du flux de chaleur des électrons afin d’accélérer des simulations hydrodynamiques 2D. Aujourd’hui, je développe des réseaux de neurones pour l’interpolation des tables d’équations d’état. Ces dernières sont indispensables à la fermeture des systèmes d’équations, notamment pour la modélisation des plasmas chauds formés lors d’expériences avec des lasers de haute énergie.