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P H Y S I Q U E   E T   D A T A
L e   m a s t e r   1 2 0   e n   s c i e n c e s   p h y s i q u e s
à   f i n a l i t é   s p é c i a l i s é e

Les données font partie du quotidien des physicien·nes. Qu’elles soient issues de mesures ou de simulations, qu’elles soient disponibles en très grande quantité ou en petit nombre, ces « data » nécessitent l’application de méthodes adaptées pour fournir un maximum d’informations utiles aux scientifiques.

Cette finalité propose de compléter l’excellente formation de base des physicien·nes en modélisation et en méthodes numériques en leur donnant les clefs pour développer des outils spécifiques au traitement, à la visualisation et à l’interprétation des données.

V O S   O B J E C T I F S

  • Acquérir des compétences en analyse, traitement et visualisation des données.
  • Être capables de répondre aux demandes des laboratoires de recherche et de l’industrie pour la manipulation des données scientifiques.
  • Développer des solutions innovantes, à la frontière des data sciences et de la physique.

L A   R E C H E R C H E   E T   L E   M É M O I R E

La recherche en physique et data recouvre, entre autres, le développement d’algorithmes pour l’analyse et l’interprétation de données spectroscopiques, l’optimisation de nouveaux matériaux sur base de simulations numériques et/ou de données expérimentales, l’analyse d’images de microscopie électronique... Par exemple, l’extraction de lumière par des LEDs a été optimisée par des algorithmes génétiques.

Par la classification des données abstraites, le machine learning permet des prises de décision intelligentes basées sur l’analyse automatique de ces données. Il permet également de proposer des matériaux inédits à partir des propriétés des solides existants.

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