Explorer la résolution Connect Four en utilisant la théorie du jeu et l'optimisation des algorithmes, en comparant minimax, taille alpha-bêta, et recherche d'arbre Monte-Carlo.
Explore le compromis entre la complexité et le risque dans les modèles d'apprentissage automatique, les avantages de la surparamétrisation et le biais implicite des algorithmes d'optimisation.
Explore la conception de guidages flexibles, en mettant l'accent sur l'analyse des structures avec des joints flexibles orthogonaux et l'optimisation à l'aide de colonnes flexibles.
Explore l'apprentissage automatique en chimie, se concentrant sur l'optimisation de la réaction bayésienne et le transfert du fardeau expérimental des humains aux machines.
François Marechal couvre la simulation et l’optimisation des systèmes énergétiques dans les processus industriels, les déchets, les ressources et la conversion d’énergie.
Explore l'auto-organisation dans les systèmes naturels et les stratégies de recherche de nourriture des fourmis, y compris les algorithmes Traveling Salesman Problem et Ant Colony Optimization.
Explore l'apprentissage multi-tâches pour l'optimisation accélérée des réactions chimiques, les défis de mise en évidence, les workflows automatisés et les algorithmes d'optimisation.
Explore Feedback Equilibrium Rechercher un contrôle robuste dans les systèmes cyberphysiques, en mettant l'accent sur la fiabilité, l'évolutivité et la performance.