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Continuum HPC / Edge / Embedded
Dans les régions avec une sismicité faible à modérée comme la France métropolitaine, il est difficile de quantifier précisément l’aléa sismique, et en particulier les effets locaux d’amplification sismique. Or, si les simulations numériques haute-fidélité et haute-performance permettent aujourd’hui de reproduire fidèlement les séismes, les temps de calcul demeurent prohibitifs pour l’étude des incertitudes associées. Nous proposons un méta-modèle qui remplace le simulateur numérique par une méthode prédictive fondée sur l’intelligence artificielle. Le méta-modèle MIFNO (Multi-Input Fourier Neural Operator) est une extension des opérateurs neuronaux de Fourier. Il est entraîné sur une base de 30 000 simulations haute-fidélité et constitue une alternative précise et rapide permettant d’étudier des événements sismiques comme le séisme du Teil (Ardèche, 2019) et de quantifier les incertitudes sur l’aléa sismique.
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