L'équipe du LIAD

Inna Kucher est ingénieur rechercheur spécialisée dans l'apprentissage automatique appliqué à l'analyse des données de physique et l'apprentissage profond pour les applications de vision par ordinateur.

Elle a obtenu son doctorat en 2017 à l'Université de Paris-Saclay avec le travail de thèse au CEA et au Cern sur le sujet : « Recherche du boson de Higgs se désintégrant en deux photons et produit en association avec une paire de quarks top dans l'expérience CMS ». La majeure partie du travail a consisté à optimiser et à appliquer des méthodes d'apprentissage automatique afin d'analyser les données pour l'identification des particules et des processus. Les données ont été produites grâce aux accélérateurs du Cern et enregistrées par le détecteur CMS.

Suite à son doctorat, elle a rejoint l'équipe de collaboration CMS à l'Ecole Polytechnique en tant que postdoc en 2017. Ses activités couvrent l'optimisation des outils pour l'acquisition des données et le monitoring des détecteurs, l'introduction de méthodes d'apprentissage profond pour la reconstruction et l'identification des particules. En même temps, elle a pris la responsabilité de la collecte, de la reconstruction et de l'analyse des données au sein du groupe de travail.

Inna a été recrutée en 2020 en tant qu'ingénieur rechercheur au sein du Laboratoire d'Intelligence Artificielle Embarquée (DRT/LIST/DSCIN/LIAE). Elle a travaillé sur les techniques d'optimisation des réseaux de neurones, telles que la quantification et l'exploration de la sparsité, afin de produire les algorithmes les plus efficaces pour être embarqués dans différentes plateformes matérielles (ASIC et FPGA). Pendant 4 ans au LIAE, elle a pris des responsabilités en tant que chef de projet et a mené des recherches dans ce domaine en supervisant 3 étudiants en doctorat et 3 étudiants en master.

Elle a rejoint le Laboratoire d'Intelligence Artificielle et de science des Données (LIAD) en 2024. Elle concentre actuellement ses recherches sur la quantification des incertitudes provenant de l'application des réseaux neuronaux à l'analyse des données.