La vérification formelle de réseaux de neurones présente de nombreux défis. Si des langages existent pour décrire finement les comportements attendus de ces logiciels, les outils de validation actuels ne prennent pas en compte toute la richesse de ces langages.
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Les IA accélèrent la simulation des matériaux à l’échelle atomique mais leur approximation introduit une incertitude qui biaise les résultats. Notre méthode PEM adapte l’algorithme Monte-Carlo et pénalise les régions incertaines pour l’IA.
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Fuzzing, exécution symbolique et interprétation abstraite, entre autres techniques, permettent de découvrir des bugs dans nos programmes à un rythme sans précédent. Mais une question se pose alors : que faire de tous ces bugs ?
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En spectrométrie gamma, il existe une forte demande pour des algorithmes automatiques assurant une prise de décision rapide pour des mesures in situ à faible statistique.
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L’intégration récente dans Frama-C de techniques génériques d’analyse incrémentale permet de vérifier rapidement un code après des modifications localisées.
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Cet article présente une méthodologie innovante utilisant l’apprentissage automatique pour accélérer la modélisation de la consommation de puissance des architectures numériques.
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Le CEA-List propose une méthodologie qualitative pour évaluer les coûts économiques et environnementaux des jumeaux numériques, basée sur trois critères clés : la maturité, l’acquisition d’équipements et l’expérience utilisateur.
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Les chercheurs du CEA-List ont développé deux stratégies numériques innovantes pour améliorer la simulation de la propagation d’ondes visco-élastiques dans des matériaux complexes, souvent utilisés dans le contrôle non destructif.
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