Détecter les structures filamentaires de façon non biaisée : La force de l’approche interdisciplinaire.

Détecter les structures filamentaires de façon non biaisée: la force de l’approche interdisciplinaire » – proposé par Annie Zavagno, LAM, en collaboration avec l’Institut Fresnel et le LIS, et avec le soutien d’A*Midex et du CNRS.

Les structures filamentaires constituent une forme universelle retrouvée dans tous les domaines de la nature, allant de la biologie cellulaire à la formation de l’Univers. Pourtant la détection non biaisée de ces structures demeure un défi. En effet, leur détection par des algorithmes classiques d’extraction de forme reste soumise à la difficulté de devoir poser des contraintes fortes, en prérequis de leur détection, quant à leur définition (forme, taille, contraste). Ces contraintes limitent leur détection de façon non biaisée. Ainsi les prérequis influencent le type de structure qui sera détecté. Il devient impossible, par cette approche, de couvrir toute la gamme de structures, des filaments les plus faibles (à faible contraste) aux filaments très brillants. Une étude récente publiée (Zavagno+2023) montre toute la force d’une approche interdisciplinaire combinant l’apprentissage automatique et l’astrophysique pour détecter des filaments interstellaires dans lesquels naissent les étoiles.

Dans ce projet nous souhaitons étendre cette approche à d’autres disciplines dans lesquelles la problématique de détection de structures filamentaires est posée. Nous voulons développer un modèle innovant de détection robuste fondé sur la création d’un jeu de données simulées et d’un apprentissage multi échelle et multi spectral. Ce modèle sera généralisé aux autres disciplines.

Crédits photographiques de “l’image à la une” : Aaron Imuere. Utilisation gratuite sous la Licence Unsplash


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Mission interdisciplinarité(s) (20 mars 2024). Détecter les structures filamentaires de façon non biaisée : La force de l’approche interdisciplinaire. L’interdisciplinarité dans les sciences. Consulté le 19 juillet 2024 à l’adresse https://crossdisciplines.hypotheses.org/456


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