Direction de recherche : Julien TIERNY

Co-encadrement : PLAINCHAULT Mélanie (Total)

Réduction et comparaison de structures d'intérêt dans des jeux de données massifs par analyse topologique

Dans cette thèse, nous proposons différentes méthodes, basées sur l'analyse topologique de données, afin de répondre aux problématiques modernes concernant l'analyse de données scientifiques. Dans le cas de données scalaires, extraire un savoir pertinent à partir de données statiques, de données qui varient dans le temps, ou données d'ensembles s'avère de plus en plus difficile. Nos approches pour la réduction et l'analyse de telles données reposent sur l'idée de définir des structures d'intérêt dans les champs scalaires à l’aide d’abstractions topologiques. Dans un premier temps, nous proposons un nouvel algorithme de compression avec pertes offrant de fortes garanties topologiques, afin de préserver les structures topologiques tout au long de la compression. Des extensions sont proposées pour offrir un contrôle supplémentaire sur l'erreur géométrique. Nous ciblons ensuite les données variables dans le temps en proposant une nouvelle méthode de suivi des structures topologiques, basée sur des métriques topologiques. Ces métriques sont étendues pour être plus robustes. Nous proposons un nouvel algorithme efficace pour les calculer, obtenant des accélérations de plusieurs ordres de grandeur par rapport aux approches de pointe. Enfin, nous appliquons et adaptons nos méthodes aux données d'ensembles relatives à la simulation de réservoir, dans un cas de digitation visqueuse en milieu poreux. Nous adaptons les métriques topologiques pour quantifier l’écart entre les simulations et la vérité terrain, évaluons les métriques proposées avec le retour d’experts, puis implémentons une méthode de classement in-situ pour évaluer la fidélité des simulations.

Publications 2018-2019

• 2019
  • M. Soler : “Réduction et comparaison de structures d’intérêt dans des jeux de données massifs par analyse topologique”, thèse, soutenance 20/06/2019, direction de recherche Tierny, Julien, co-encadrement : Plainchault, Mélanie (Total) (2019)
  • M. Soler, M. Petitfrere, G. Darche, M. Plainchault, B. Conche, J. Tierny : “Ranking Viscous Finger Simulations to an Acquired Ground Truth with Topology-aware Matchings”, IEEE Symposium on Large Data Analysis and Visualization, Vancouver, Canada (2019)
  • T. Bin Masood, J. Budin, M. Falk, G. Favelier, Ch. Garth, Ch. Gueunet, P. Guillou, L. Hofmann, P. Hristov, A. Kamakshidasan, Ch. Kappe, P. Klacansky, P. Laurin, J. Levine, J. Lukasczyk, D. Sakurai, M. Soler, P. Steneteg, J. Tierny, W. Usher, J. Vidal, M. Wozniak : “An Overview of the Topology ToolKit”, TopoInVis 2019 - Topological Methods in Data Analysis and Visualization, Nykoping, Sweden (2019)
• 2018
  • M. Soler, M. Plainchault, B. Conche, J. Tierny : “Lifted Wasserstein Matcher for Fast and Robust Topology Tracking”, IEEE Symposium on Large Data Analysis and Visualization, Berlin, Germany (2018)
  • G. Favelier, Ch. Gueunet, A. Gyulassy, J. Kitware, J. Levine, J. Lukasczyk, D. Sakurai, M. Soler, J. Tierny, W. Usher, Q. Wu : “Topological Data Analysis Made Easy with the Topology ToolKit”, IEEE VIS Tutorials, Berlin, Germany (2018)
  • M. Soler, M. Plainchault, B. Conche, J. Tierny : “Topologically Controlled Lossy Compression”, IEEE Pacific Conference on Visualisation, Kobe, Japan, pp. 46-55, (IEEE) (2018)