1. Discussion sur la causalité imparfaite et son application aux sciences expérimentales
- Author
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JACQUIN, Lucie, Lomet, Aurore, Poli, Jean-Philippe, Laboratoire Sciences des Données et de la Décision (LS2D), Département Métrologie Instrumentation & Information (DM2I), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique (LI3A), Ces travaux sont finances par le programme transverse de competences 'Materiaux et Procedes' du CEA, Université La Sorbonne, Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), and Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST)
- Subjects
Causalité ,Logique floue ,[STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP] ,online learning ,Imperfect causality ,Material science ,[CHIM.MATE]Chemical Sciences/Material chemistry ,artificial intelligence ,[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI] ,Causality ,machine learning ,[INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG] ,[STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML] ,fuzzy logic ,Causalité imparfaite ,Sciences des matériaux - Abstract
I.S.B.N. : 9782364939066; International audience; Material discovery is mainly based on the analysis of experimental data obtained by varying the parameters of the manufacturing processes and by observing the properties of the created materials. Artificial Intelligence (AI) has been applied to this field, providing models that can predict the performance of new materials. Our work rather ims at an application of AI in connection with materials experts to provide them with knowledge extracted from their data. An important first step is to determine the causal relations between parameters, properties and performance. In this article, we position our interest on causality extraction within the framework of fuzzy logic.; La découverte de matériaux repose principalement sur l'analyse de données expérimentales obtenues par variation des paramètres des procédés de fabrication et en observant les propriétés des matériaux ainsi créés. L'Intelligence Artificielle (IA) a été appliquée à ce domaine, proposant des modèles pouvant prédire les performances des nouveaux matériaux. Nos travaux visent plutôt une application de l'IA en lien avec les experts des matériaux afin de leur fournir des connaissances extraites de leurs données.Une première étape d'importance est la détermination des liens causaux entre paramètres, propriétés et performances.Dans cet article, nous positionnons notre intérêt sur l'extraction de causalité dans le cadre de la logique floue.
- Published
- 2021