Numerical methods for partial differential equationsNumerical methods for partial differential equations is the branch of numerical analysis that studies the numerical solution of partial differential equations (PDEs). In principle, specialized methods for hyperbolic, parabolic or elliptic partial differential equations exist. Finite difference method In this method, functions are represented by their values at certain grid points and derivatives are approximated through differences in these values.
Non-spiking neuronNon-spiking neurons are neurons that are located in the central and peripheral nervous systems and function as intermediary relays for sensory-motor neurons. They do not exhibit the characteristic spiking behavior of action potential generating neurons. Non-spiking neural networks are integrated with spiking neural networks to have a synergistic effect in being able to stimulate some sensory or motor response while also being able to modulate the response.
ClimatLe climat est la distribution statistique des conditions de l'atmosphère terrestre dans une région donnée pendant une période donnée. L'étude du climat est la climatologie. Elle se distingue de la météorologie qui désigne l'étude du temps dans l’atmosphère à court terme et dans des zones ponctuelles. La caractérisation du climat est effectuée à partir de mesures statistiques annuelles et mensuelles sur des données atmosphériques locales : température, pression atmosphérique, précipitations, ensoleillement, humidité, vitesse du vent.
Réchauffement climatiquevignette|redresse=1.35|Températures moyennes de l'air en surface de 2011 à 2020 par rapport à une moyenne de référence de 1951 à 1980. vignette|redresse=1.35|Température observée par la NASA par rapport à la moyenne de 1850-1900 comme référence préindustrielle. Le principal facteur d'augmentation des températures mondiales à l'ère industrielle est l'activité humaine, les forces naturelles ajoutant de la variabilité. vignette|redresse=1.35|L'énergie circule entre l'espace, l'atmosphère et la surface de la Terre.
Probabilistic numericsProbabilistic numerics is an active field of study at the intersection of applied mathematics, statistics, and machine learning centering on the concept of uncertainty in computation. In probabilistic numerics, tasks in numerical analysis such as finding numerical solutions for integration, linear algebra, optimization and simulation and differential equations are seen as problems of statistical, probabilistic, or Bayesian inference.
BiophysiqueLa biophysique est une discipline à l'interface de la physique et la biologie où les concepts physiques et les outils d'observation et de modélisation de la physique sont appliqués aux phénomènes biologiques. Plusieurs domaines de la biologie dans son sens le plus large ont bénéficié des avancées réalisées par la biophysique. L'écologie, l'évolution des espèces, le développement, la médecine, la biologie cellulaire ou encore la biologie moléculaire sont quelques exemples de l'application de la compréhension biophysique.
Projet d'intercomparaison des modèles couplésLe projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP pour Coupled model intercomparison project en anglais) est un projet du programme mondial de recherche sur le climat (WCRP). Ce projet vise à réaliser des simulations climatiques de façons coordonnées entre les différents groupes de recherche, permettant une meilleure estimation et compréhension des différences entre les modèles climatiques. Il permet, en outre, d’estimer l’incertitude due à l’imperfection des modèles dans l’estimation du changement climatique lié à l’homme.
MotoneuroneLes motoneurones constituent la voie de sortie du système nerveux central ou la voie finale de tout acte moteur. Les corps cellulaires des motoneurones sont situés soit dans le tronc cérébral, soit dans la corne ventrale de la substance grise de la moelle épinière. Chaque motoneurone possède un axone qui part du système nerveux central pour innerver les fibres musculaires d'un muscle. L'ensemble constitué par un motoneurone et les fibres musculaires qu'il innerve constitue une unité motrice.
Neurosciences cognitivesLes neurosciences cognitives sont le domaine de recherche dans lequel sont étudiés les mécanismes neurobiologiques qui sous-tendent la cognition (perception, motricité, langage, mémoire, raisonnement, émotions...). C'est une branche des sciences cognitives qui fait appel pour une large part aux neurosciences, à la neuropsychologie, à la psychologie cognitive, à l' ainsi qu'à la modélisation.
Neuro-ingénierieLa neuro-ingénierie regroupe l'ensemble des pratiques, disciplines et des technologies visant à améliorer ou modifier les performances cérébrales. La neuro-ingénierie clinique réunit des neuroscientifiques, des docteurs en psychologie cognitive, des informaticiens et des spécialistes du génie des matériaux afin de relever les défis associés à la création d’interfaces entre les neurones et des substrats artificiels afin de restaurer la fonction du système nerveux lésé.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Réseau de neurones à impulsionsLes réseaux de neurones à impulsions (SNNs : Spiking Neural Networks, en anglais) sont un raffinement des réseaux de neurones artificiels (ANNs : Artificial Neural Networks, en anglais) où l’échange entre neurones repose sur l’intégration des impulsions et la redescente de l’activation, à l’instar des neurones naturels. L’encodage est donc temporel et binaire. Le caractère binaire pose une difficulté de continuité au sens mathématique (cela empêche notamment l’utilisation des techniques de rétropropagation des coefficients - telle que la descente de gradient - utilisées classiquement dans les méthodes d'apprentissage).
