George El Haber récompensé meilleure présentation à CFC2023

CFC2023 a décidé de récompenser cinq doctorantes ou doctorants pour la qualité de leur présentation orale. George El Haber est l’un des lauréats pour sa remarquable présentation sur un « Modèle d'apprentissage profond pour les écoulements à deux fluides ». 

 

Son exposé a abordé les différentes facettes de l'intégration d'un modèle d'apprentissage profond dans le cadre de la résolution des écoulements multiphasiques. Le succès de ces modèles dans de nombreux domaines l’a incité à étudier la possibilité de tirer parti de leurs capacités pour les problèmes de CFD, en particulier pour les écoulements à deux fluides. Il a d’abord souligné l'importance de s'appuyer sur un cadre qui répond aux exigences spécifiques de ces problèmes, principalement en ce qui concerne l'espace de discrétisation qui évolue dynamiquement et le monopole des équations de l'écoulement sur la charge de calcul. Puis il a fourni tous les détails concernant son choix du modèle et les diverses méthodes mises en œuvre pour l'incorporer avec succès dans le cadre de solution, ainsi que certains des résultats obtenus.

 

Il a d’ailleurs publié dans le journal Physics of Fluids, volume 35, Issue 2, Février 2023 : Deep learning model for two-fluid flows.

 

 

Voici ce que George dit de sa présentation et de sa participation à la conférence :

 

Pour moi, la partie la plus excitante n'est pas la présentation en elle-même, mais beaucoup plus la discussion qui a suivi mon exposé. Recevoir des commentaires de chercheurs expérimentés dont vous avez l'habitude de lire les articles, tous réunis dans une même salle, et pouvoir discuter avec eux et répondre à leurs préoccupations, cela vous motive vraiment à développer votre travail actuel et à viser de nouveaux objectifs. En fait, la conférence, dans sa globalité, est une expérience fantastique qui marquera mon parcours académique.