Cette compétition vise à promouvoir l'utilisation de modèles de substitution basés sur le ML pour résoudre des problèmes physiques, à travers une tâche portant sur un ensemble de données récemment publié appelé AirfRANS relatif à la conception de profils aérodynamiques (simulation CFD). Il s'agira d'améliorer les solutions de base du cas d'utilisation de la conception d'ailes d'avion en construisant des modèles de substitution basés sur le ML. L'objectif global est d'améliorer le compromis entre la précision des solutions obtenues et le coût de calcul associé, tout en tenant compte de la généralisation hors distribution (OOD) et du respect de certaines contraintes physiques de base.

Pour ce faire, le concours s'appuie sur le cadre d'évaluation des performances que nous avons récemment proposé et qui s'appelle LIPS ("Learning Industrial Physical Systems"). Ce cadre sera utilisé pour évaluer les solutions candidates fournies par les participants en fonction de critères significatifs organisés en trois catégories, à savoir : les critères liés à la ML, les critères de conformité physique et les critères de généralisation de l'OOD : Critères liés au ML, critères de conformité physique et critères de généralisation de l'OOD. Pour chaque solution soumise, un score global sera calculé sur la base des critères susmentionnés afin de la classer.

Pour faciliter le développement de nouveaux modèles ML basés sur la physique, les participants peuvent utiliser le cadre NVIDIA MODULUS Framework et bénéficier de l'assistance de NVIDIA par le biais d'un webinaire dédié au début de la compétition.

Les participants doivent entraîner et affiner leurs modèles sur leurs propres ordinateurs en se basant sur le jeu de données fourni. Un cluster de 8 GPU NVIDIA RTX A6000 sera mis à disposition par Exaion pour les participants qui ne disposent pas de leurs propres ressources GPU. Pour la phase de formation, des solutions de référence seront mises à la disposition des participants.

Partenaires

Équipe organisatrice

• Mouadh Yagoubi (IRT SystemX)
• Milad Leyli-Abadi (IRT SystemX)
• David Danan (IRT SystemX)
• Jean-Patrick Brunet (IRT SystemX)
• Maroua Gmati (IRT SystemX)
• Ahmed Mazari (Extrality)
• Florent Bonnet (Extrality, Sorbonne Université)
• Antoine Marot (RTE)
• Jérôme Picault (RTE)
• Asma Farjallah (NVIDIA)
• Marc Schoenauer (Inria)
• Patrick Gallinari (Sorbonne Université, Criteo AI Lab)

La compétition est hébergée sur CodaLab et sponsorisée par l'IRT SystemX, Extrality, NVIDIA, Exaion et RTE. Il est prévu d'organiser la prochaine itération du concours sur différents problèmes physiques tels qu'un cas d'utilisation d'un réseau électrique (fourni par RTE) en tant que série de défis.

Le concours sera hébergé par la plateforme Codabench. Les participants devront :

1. créer un compte ;
2. télécharger un kit de démarrage pour préparer leur soumission ;
3. télécharger sur la plateforme Codabench leurs modèles ML entraînés. Ensuite, la plateforme utilisera le cadre LIPS pour calculer les scores de la soumission. Le score sera publié sur la page du concours de Codabench et le participant aura également accès à une page supplémentaire avec des métriques détaillées.

Qui peut participer ?

Toute personne intéressée par la résolution de problèmes physiques à l'aide de techniques de ML est encouragée à participer à ce concours. Il pourrait s'agir d'une excellente occasion de rassembler des personnes issues des communautés de ML et de calcul scientifique afin d'exploiter les synergies entre ces deux domaines.

Comment participer au concours ?

Instructions :

• Allez sur la page codabench du challenge : CODABENCH
• Allez dans l'onglet "My submissions"
• Cliquez sur le bouton "s'inscrire"

Pour plus d'informations, lisez le guide de démarrage complet.

Prix

🏆 1er prix : 3 000€
🥈 2ème prix : 2 000€
🥉 3ème prix : 1 000€
4ème prix : 500€
5ème prix : 500€

Phases du concours

Le concours se déroulera en trois phases :

• Phase d'échauffement (4 semaines) : les participants peuvent se familiariser avec le matériel fourni et la plate-forme du concours, faire leurs premières soumissions et fournir un retour d'information aux organisateurs. Sur la base de ces commentaires, les organisateurs peuvent ajuster et améliorer le concours pour la phase suivante.
• Phase de développement (9 semaines) : les participants développeront leurs solutions et pourront tester leurs modèles déjà entraînés sur un ensemble de données de validation fourni. Ils peuvent également avoir accès en permanence au score global correspondant à la solution soumise.
• Phase finale (1 semaine) : les organisateurs préparent le classement final et les résultats officiels. Un événement spécial sera organisé pour annoncer les gagnants.

Calendrier

• Coup d'envoi de la compétition : 16 novembre 2023
• Phase d'échauffement : 16 novembre - 13 décembre 2023
• Phase de développement : 14 décembre - 15 février 2024
• Phase finale : 16 février - 22 février 2024
• Annonce des gagnants : évènement prévu entre le 22 et le 29 février (à confirmer)