Publié le lundi 2 octobre 2023 08:51

Dans le cadre d’un co-encadrement de thèse avec l’Université du Caire, Moetasm ElTaweel a effectué un troisième séjour au LISA où il a été encadré par S. Alfaro, A. Coman et G. Siour. L’objectif était d’évaluer la capacité de différents algorithmes d’intelligence artificielle (Random Forest, XGboost) à prédire les caractéristiques (vitesse et direction) du vent de surface dans la région du Caire. Quand le choix des grandeurs prédictives est guidé par la physique (en particulier, la sélection du gradient horizontal de pression atmosphérique est un atout considérable), les résultats obtenus avec la méthode XGboost sont excellents (voir Figures 1a et 1b, tirées de ElTaweel et al., 2023).

 

 

 

 

 

En savoir plus :

ElTaweel et al., 2023 : https://link.springer.com/article/10.1007/s00703-023-00999-6