Après une longue année pleine de … et de … Je prends 10 jours de pause loin du monde et de tout PC afin de voir autre chose et de recharger les batteries.
Je laisse derrière moi beaucoup de chose en suspend, mais de cette manière, la reprise se fera sur les chapeaux de roues.
Bon courage à ceux qui travaille encore
A bientot
Je serai présent lors de la conférence ICANN 2010 qui aura lieu en Grèce.
Site de la conférence : http://delab.csd.auth.gr/icann2010/
J’y présenterai mes derniers travaux sur les réseaux de neurones portant sur l’équilibrage des différents temps d’apprentissage.
Abstract : The purpose of this work is to further study the relevance of accelerating the
Monte Carlo calculations for the gamma rays external radiotherapy through
feed-forward neural networks. We have previously presented a parallel
incremental algorithm that builds neural networks of reduced size, while
providing high quality approximations of the dose deposit. Our parallel
algorithm consists in a regular decomposition of the initial learning dataset
(also called learning domain) in as much subsets as available
processors. However, the initial learning set presents heterogeneous signal
complexities and consequently, the learning times of regular subsets are very
different. This paper presents an efficient learning domain decomposition
which balances the signal complexities across the processors. As will be
shown, the resulting irregular decomposition allows for important gains in
learning time of the global network.
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Je travaille actuellement dans l’équipe IRMA du département ENYSIS du femto-ST. Ce travail est dans la continuité des travaux de recherche que j’ai pu débuter en thèse. Il s’agit de mettre à profit mes dernières expériences de recherche afin de poursuivre la mise au point de Neurad. Le détail de ce projet sont (ou seront) sur le site : http://www.neurad.fr .
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J’ai travaillé à l’Université de Strasbourg dans le cadre du projet Houpic. Mon travail a porté sur la partie parallélisation de ce projet. Dans un premier temps il s’agissait d’évaluer et d’améliorer les techniques d’équilibrage de charge du projet et ensuite de travailler au passage en 3D de ce simulateur. Ce projet est développé en Fortran et utilise l’environnement de parallélisation qu’est OpenMPI.
J’ai précédemment réalisé un premier post-doctorat sur l’étude des méthodes parallèles applicables aux logiciels de planification radio dans un but d’optimisation des performances d’une application existante.
Nous avons abordés au cours de ces travaux plusieurs technologies permettant l’utilisation de la parallélisation d’application sur une simple machine de travail.L’objectif est voir quels sont les méthodes permettant de profiter des dernières innovations technologiques, processeur multi-coeurs, démocratisation du GPUComputing ainsi que la généralisation des instructions SIMD, qui permettent d’obtenir le meilleur ratio entre les gains de performance et la difficulté de mise en oeuvre.
Nous avons principalement travaillés sur les technologies suivantes
– Développement : C++/STL
– Méthodes parallèles
— OpenMP
— Intel Threading Building Blocks
— Cuda
– Environnement : Visual C++
– Outil : Devpartner
Auparavant, j’ai réalisé un doctorat dans la thématique médicale de la radiothérapie externe. Nous avons travaillé à la mise au point d’un nouveau simulateur permettant de calculer le résultat d’une irradiation dans une situation médicale basé sur une utilisation des réseaux de neurones.Mes travaux ont dans un premier temps permis de mettre au point un nouvel algorithme d’apprentissage de réseau de neurones.
Cet algorithme a comme principal caractéristique de permettre une construction incrémentale du réseau de neurone et aussi, de pouvoir être déployé sur une grille de calcul.La seconde partie de mes travaux a permis la mise au point d’algorithme, qui, en utilisant les réseaux de neurones, permet de prendre en compte les différents effets de l’hétérogénéité du corps sur le propagation du faisceau énergétique;Les principales connaissances que j’ai pu acquérir d’un niveau informatique sont une expertise en programmation C++ en utilisant l’environnement de programmation distribué LAM/MPI. Mais d’un point de vue plus général, ce doctorat m’a permis de réaliser un réel travail dans des conditions pluridisciplinaires et ayant un but très motivant, la recherche médicale;
On peut déjà y trouver, un résumé de la recherche que j’ai ou que je suis entrain d’effectuer dans la section Recherche, ma bibliographie dans la section du même nom ainsi qu’un bref Cv dans la partie Contact & CV.
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