Le CRIL en bref
Le Centre de Recherche en Informatique de Lens (CRIL UMR 8188) est un laboratoire de l’Université d’Artois et du CNRS dont la thématique de recherche fédératrice concerne l'intelligence artificielle et ses applications. Il regroupe plus de 50 membres : chercheurs, enseignants-chercheurs, doctorants et personnels administratifs et techniques.
Le CRIL participe à la Confédération Européenne de Laboratoires en Intelligence Artificielle CLAIRE et à l'alliance régionale humAIn. Il bénéficie du soutien du Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche, du CNRS, de l’Université d’Artois et de la région Hauts de France.
Le CRIL est localisé sur deux sites à Lens : la faculté des sciences Jean Perrin et l’IUT.
Recherches en intelligence artificielle et applications
Actualités (RSS)
Séminaire Enjeux liés aux ressources termino-ontologiques en santé
Fleur Mougin - Université de Bordeaux
On recense un nombre important de ressources termino-ontologiques (RTOs ) en santé, qui sont non seulement volumineuses mais aussi de différents types (classifications, thésaurus, ontologies…). Dans ce séminaire, je décrirai les enjeux liés à l’utilisation des RTOs en santé et j’aborderai plus précisément trois problématiques : l’évaluation de la qualité des RTOs biomédicales, leur interopérabilité sémantique et la conception de nouvelles RTOs.
Séminaire Deep learning appliqué à la génération de matériaux
Arthur Klipfel - Univ Artois
La recherche et développement est un processus particulièrement long et coûteux en science des matériaux. Pour pouvoir l’accélérer, le machine learning est déjà très utilisé pour des tâches de modélisation et de génération. Cependant, même si les techniques utilisant des réseaux de neurones profonds ont déjà fait la preuve de leurs capacités pour les problèmes de classifications en chimie, peu de modèles génératifs convaincants existent. Mais quelles sont les contraintes spécifiques de la génération de matériaux? Comment représenter ces matériaux? Quelles sont les problématiques de recherche actuelles ? Le but de la présentation sera d’explorer les solutions basées sur les Graph Neural Network, de la justification de ce choix d’architecture aux possibilités qu’ils offrent en passant par les résultats déjà connus.
Séminaire Learning the structure of Bayesian Networks using constraint programming
George Katsirelos - MIAT INRA
Bayesian networks are probabilistic graphical models with a wide range of application areas including gene regulatory networks inference, risk analysis and image processing. Learning the structure of a Bayesian network (BNSL) from discrete data is known to be an NP-hard
task. In this talk, I will present some recent work on attacking this problem by combining techniques from constraint programming and integer programming. I will show that a subclass of violated inequalities from a well known exponentially large formulation of the
problem can be detected efficiently and the resulting LP solved approximately, all using techniques derived from constraint programming. This deep integration of CP and ILP techniques yields significant improvements in runtime and scalability.
Séminaire Clustercril v2022 : présentation de la nouvelle architecture et de Slurm
Emmanuel Lonca - CRIL, Univ Artois & CNRS
Le cluster du CRIL met à disposition des chercheurs du laboratoire des moyens de calcul depuis sa mise en place en 2009. L’évolution de ces moyens est continue depuis lors, aboutissant à une architecture hétérogène dans laquelle cohabitent des nœuds de calcul traditionnels, des nœuds dédiés au calcul distribué, des nœuds GPU, ainsi que différents serveurs permettant d’animer cette puissance de calcul.
Cette évolution matérielle, ainsi que celle en terme d’offre logicielle, nécessitent une refonte du cluster dans une mesure qui n’a pas été atteinte depuis 2013.
Lors de ce séminaire, je vous présenterai dans un premier temps les différentes problématiques ayant motivé cette refonte, ainsi que les solutions retenues par le “groupe cluster” du CRIL pour y remédier.
Dans un second temps, Je vous présenterai Slurm, le nouveau système de gestion de ressources installé sur le cluster, en mettant l’accent sur les changements que cela implique par rapport aux logiciels précédemment utilisés.