IA générative pour la quantification robuste des incertitudes dans les problèmes inverses en as[...]

CEA; Saclay; Sur place; EUR 30 000 - 50 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise de recherche de premier plan recherche un doctorant passionné par l'IA générative et l'astrophysique. Ce projet de thèse vise à surmonter les défis des méthodologies actuelles, en se concentrant sur la quantification robuste des incertitudes dans les problèmes inverses. Le candidat travaillera sur des techniques innovantes d'apprentissage profond pour améliorer la précision des estimations dans des applications astrophysiques. Ce rôle offre l'opportunité de contribuer à des recherches de pointe et de publier dans des conférences prestigieuses. Rejoignez une équipe dynamique et faites avancer la science dans un environnement stimulant.

Qualifications

• Expérience en apprentissage profond et modélisation générative requise.
• Connaissance des statistiques bayésiennes et de l'échantillonnage de distributions.

Responsabilités

• Développer des méthodologies pour la quantification des incertitudes en astrophysique.
• Appliquer des techniques d'apprentissage profond pour résoudre des problèmes inverses.

Connaissances

Apprentissage profond

Modélisation générative

Statistiques bayésiennes

Échantillonnage de distributions

Formation

Master MVA ou similaire

M2 en machine learning

Description du poste

Description du sujet de thèse

Domaine

Physique corpusculaire et cosmos

Sujets de thèse

IA générative pour la quantification robuste des incertitudes dans les problèmes inverses en astrophysiques

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Contexte
Les problèmes inverses, c'est-à-dire l'estimation des signaux sous-jacents à partir d'observations corrompues, sont omniprésents en astrophysique, et notre capacité à les résoudre avec précision est essentielle à l'interprétation scientifique des données. Parmi les exemples de ces problèmes, on peut citer l'inférence de la distribution de la matière noire dans l'Univers à partir des effets de lentille gravitationnelle, ou la séparation des composantes dans l'imagerie radio-interférométrique.

Grâce aux récents progrès de l'apprentissage profond, et en particulier aux techniques de modélisation générative profonde (par exemple les modèles de diffusion), il est désormais possible non seulement d'obtenir une estimation de la solution de ces problèmes inverses, mais aussi d'effectuer une quantification de l'incertitude en estimant la distribution de probabilité a posteriori Bayésienne du problème, c'est-à-dire en ayant accès à toutes les solutions possibles qui seraient permises par les données, mais aussi plausibles en fonction des connaissances antérieures.

Notre équipe a notamment été pionnière dans l'élaboration de méthodes bayésiennes combinant notre connaissance de la physique du problème, sous la forme d'un terme de vraisemblance explicite, avec des à prioris basées sur les données et mises en œuvre sous la forme de modèles génératifs. Cette approche contrainte par la physique garantit que les solutions restent compatibles avec les données et évite les "hallucinations" qui affectent généralement la plupart des applications génératives de l'IA.

Cependant, malgré les progrès remarquables réalisés au cours des dernières années, plusieurs défis subsistent dans le cadre évoqué ci-dessus, et plus particulièrement :

1. Données à priori imparfaites ou avec une distribution décalée : La construction de données à priori nécessite généralement l'accès à des exemples de données non corrompues qui, dans de nombreux cas, n'existent pas (par exemple, toutes les images astronomiques sont observées avec du bruit et une certaine quantité de flou), ou qui peuvent exister mais dont la distribution peut être décalée par rapport aux problèmes auxquels nous voudrions appliquer cette distribution à priori. Ce décalage peut fausser les estimations et conduire à des conclusions scientifiques erronées. Par conséquent, l'adaptation, ou l'étalonnage, des antécédents basés sur les données à partir d'observations incomplètes et bruyantes devient cruciale pour travailler avec des données réelles dans les applications astrophysiques.


2. Échantillonnage efficace de distributions a posteriori à haute dimension : Même si la vraisemblance et l'à priori basé par les données sont disponibles, l'échantillonnage correct et efficace de distributions de probabilités multimodales non convexes dans des dimensions si élevées reste un problème difficile. Les méthodes les plus efficaces à ce jour reposent sur des modèles de diffusion, mais elles s'appuient sur des approximations et peuvent être coûteuses au moment de l'inférence pour obtenir des estimations précises des distributions a posteriori souhaitées.

Les exigences strictes des applications scientifiques sont un moteur puissant pour l'amélioration des méthodologies, mais au-delà du contexte scientifique astrophysique qui motive cette recherche, ces outils trouvent également une large application dans de nombreux autres domaines, y compris les images médicales.

Projet de doctorat
Le candidat visera à répondre à ces limitations des méthodologies actuelles, avec l'objectif global de rendre la quantification de l'incertitude pour les problèmes inverses à grande échelle plus rapide et plus précise.

Comme première direction de recherche, nous étendrons une méthodologie récente développée simultanément par notre équipe et nos collaborateurs de Ciela, basée sur l'algorithme d'espérance-maximisation, afin d'apprendre itérativement (ou d'adapter) des distributions à priori basés sur des méthodes de diffusion à des données observées sous un certain degré de corruption. Cette stratégie s'est avérée efficace pour corriger les décalages de la distribution á priori (et donc pour obtenir des distributions à posteriori bien calibrés). Cependant, cette approche reste coûteuse car elle nécessite la résolution itérative de problèmes inverses et le réentraînement des modèles de diffusion, et dépend fortement de la qualité du solveur de problèmes inverses. Nous explorerons plusieurs stratégies, notamment l'inférence variationnelle et les stratégies améliorées d'échantillonnage pour des problèmes inverses, afin de résoudre ces difficultés.

Dans une deuxième direction (mais connexe), nous nous concentrerons sur le développement de méthodologies générales pour l'échantillonnage de postérieurs complexes (géométries multimodales/complexes) de problèmes inverses non linéaires. En particulier, nous étudierons des stratégies basées sur le recuit (annealing) de la distribution à posteriori, inspirées de l'échantillonnage de modèles de diffusion, applicables dans des situations avec des vraisemblances et des distributions à priori explicites.

Finalement, nous appliquerons ces méthodologies à des problèmes inverses difficiles et à fort impact en astrophysique, en particulier en collaboration avec nos collègues de l'institut Ciela, nous viserons à améliorer la reconstruction des sources et des lentilles des systèmes de lentilles gravitationnelles fortes.

Des publications dans les meilleures conférences sur l'apprentissage automatique sont attendues (NeurIPS, ICML), ainsi que des publications sur les applications de ces méthodologies dans des revues d'astrophysique.

Références
[1] Benjamin Remy, Francois Lanusse, Niall Jeffrey, Jia Liu, Jean-Luc Starck, Ken Osato, Tim Schrabback, Probabilistic Mass Mapping with Neural Score Estimation, https://www.aanda.org/articles/aa/abs/2023/04/aa43054-22/aa43054-22.html
[2] Tobías I Liaudat, Matthijs Mars, Matthew A Price, Marcelo Pereyra, Marta M Betcke, Jason D McEwen, Scalable Bayesian uncertainty quantification with data-driven priors for radio interferometric imaging, RAS Techniques and Instruments, Volume 3, Issue 1, January 2024, Pages 505-534, https://doi.org/10.1093/rasti/rzae030
[3] Zaccharie Ramzi, Benjamin Remy, Francois Lanusse, Jean-Luc Starck, Philippe Ciuciu, Denoising Score-Matching for Uncertainty Quantification in Inverse Problems, https://arxiv.org/abs/2011.08698
[4] François Rozet, Gérôme Andry, François Lanusse, Gilles Louppe, Learning Diffusion Priors from Observations by Expectation Maximization, NeurIPS 2024, https://arxiv.org/abs/2405.13712
[5] Gabriel Missael Barco, Alexandre Adam, Connor Stone, Yashar Hezaveh, Laurence Perreault-Levasseur, Tackling the Problem of Distributional Shifts: Correcting Misspecified, High-Dimensional Data-Driven Priors for Inverse Problems, https://arxiv.org/abs/2407.17667

Université / école doctorale

Astronomie et Astrophysique d'Île de France (ED A&A)
Paris-Saclay

Localisation du sujet de thèse

Site

Saclay

Critères candidat

Formation recommandée

Master MVA ou similaire, donc M2 en machine learning

Demandeur

Disponibilité du poste

01/10/2025

Personne à contacter par le candidat

LIAUDAT Tobias < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DRF/IRFU/DEDIP
Pièce 20, Bâtiment 123, CEA-Saclay
07 83 88 91 52

Tuteur / Responsable de thèse

LANUSSE François < email supprimé pour raison de sécurité >
CEA
DRF/IRFU/DAp
Pièce 279, Bât 709, Département d'Astrophysique (DAp)
DAp/IRFU/DRF/CEA Saclay
Orme des Merisiers
F-91191 Gif-sur-Yvette
France
[phone]

En savoir plus

https://flanusse.net
https://www.cosmostat.org
https://tobias-liaudat.github.io