En vue d’améliorer le processus industriel de séparation, nos équipes ont mené des recherches pour optimiser à la fois le capteur (en développant quatre types de diamant différents) et sa fixation sur le support
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Les outils d’apprentissage profond probabiliste développés au CEA-List permettent la mesure quantitative de la fiabilité d’une prédiction. Cette quantification ouvre la voie aux premières solutions innovantes quant au problème que pose l’incertitude prédictive pour le déploiement de l’IA en simulation numérique.
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Le CEA a remporté le challenge EvalLLM 2024, organisé par l’Agence Ministérielle de l’IA pour la Défense (AMIAD) en mai 2024, sur l’extraction d’information pour des textes en français avec une faible disponibilité de données d’entraînement.
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Le CEA-List est engagé aux côtés de RTE pour concevoir le futur système de contrôle du réseau électrique : l’institut a ainsi conçu une plateforme de modélisation, de simulation et d’analyse selon une approche rigoureuse basée sur les modèles.
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Pour contribuer à la cybersécurité des systèmes, le CEA-List développe des outils d’analyse de logiciels, notamment via les plateformes Frama-C et BINSEC.
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Le CEA-List a développé une nouvelle méthode d’analyse pré-silicium qui a permis une première mondiale : prouver la robustesse d’un processeur et son code de démarrage face à ces attaques par injection de fautes.
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