Le programme de recherche vise à développer des méthodes de transfert d’apprentissage (“transfer learning”) d’un espace spatio-temporel à un autre avec pour finalité la conception d’une nouvelle génération de modèles de machine learning capables de prédire des phénomènes de pollution hyper locale même en l’absence de données d’entrainement à forte granularité.
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