Lancement du projet lauréat
LEAP-HCS
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Le projet LEAP-HCS, lauréat du premier appel à projet TRACCS, a tenu sa réunion de lancement le 2 février 2026 au campus des Cordeliers (Paris 6e) et en ligne !
LEAP-HCS – Exploiter la programmation différentiable et l’apprentissage en ligne pour le développement de simulateurs climatiques hybrides, coordonné par Said Ouala (IMT-Atlantique), vise à poursuivre l’exploration de l’intersection entre l’apprentissage en ligne, la programmation différentiable et le contrôle optimal dans le contexte de la modélisation du système terrestre afin de développer de nouvelles méthodes de calibration basées sur les données pour les modèles du système Terre.
Ce projet personnel de début de carrière se concentrera sur la composante océanique des modèles climatiques, dans le but de développer des avancées méthodologiques qui soutiennent à la fois la calibration des paramètres et l’accélération du spin-up dans les modèles océaniques.
Cette réunion de lancement a rassemblé 18 participant.e.s autour de discussions scientifiques et d’une présentation du programme TRACCS par ses co-directeur.rice.s, Masa Kageyama et Samuel Morin, afin de favoriser les interactions de sa communauté avec LEAP-HCS.
La session 1 est composée de 4 présentations :
- Le projet LEAP-HCS par Said Ouala (IMT-Atlantique),
- « A biased overview of eddy parameterisation in NEMO » par Julien Mak (HKUST, UK NOC),
- « Machine learning of subgrid-scale parameterizations » par Hugo Frezat (CNRS-IGE),
- « A Python wrapper for NEMO-ORCA1: a tool for exploring hybrid workflows » par Alexis Barge (CNRS-IGE).
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