tipp-ml-xsections
Ce projet utilise l'apprentissage automatique pour reconstruire les sections efficaces totales de réactions neutron-noyau atomique à partir de données expérimentales partielles. Il vise à faciliter l'évaluation des réactions inélastiques (n,n'gamma) en physique nucléaire, où les mesures expérimentales sont limitées ou incomplètes. L'objectif est de fournir une méthode rapide et précise pour estimer les sections efficaces totales, en exploitant des modèles de régression entraînés sur des données théoriques générées par le logiciel Talys.
Cas d'utilisation métiers
- Analyse de données nucléaires par apprentissage automatique : rechercher des initiatives proches
- Modélisation de réactions neutron-noyau atomique : rechercher des initiatives proches
- Prédiction de données expérimentales manquantes : rechercher des initiatives proches
- Évaluation de sections efficaces en physique nucléaire : rechercher des initiatives proches
- Optimisation de mesures en physique des particules : rechercher des initiatives proches
Cas d'utilisation fonctionnel
Description générée le jeudi 12 novembre 2026 à 18:51:01