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Programme13h50 : Accueil 14h00 - 15h30 Session Présentation de Gricad14h00 : Présentation des évolutions de Gricad : Glenn Cougoulat / Pierre-Antoine Bouttier, GRICAD 14h25 : Evolution des infrastructures et des services au cours de l'année 2024 et prévisions 202, Nicolas Gibelin, GRICAD 14h45 : Équipe science ouverte, présentation et actualités, Maxence Larrieu, GRICAD 15h15 : pause café 15h30 - 17h15 Session Retour d'expériences utilisateurs
15h30 : De l'utilisation de Nova/JupyterHub pour SASIP, Aurélie Albert, Rémi Cailletaud, OSUG Ce retour d’expérience présentera l’utilisation de Nova pour la mise en place d'un JupyterHub dédié à un workshop. Il exposera le contexte et les enjeux scientifiques puis développera les solutions utilisées pour répondre aux différentes problématiques : environnement logiciel, isolation des ressources, disponibilité des données, authentification… 16h00 : AI and chemical reactivities: ARCANN - From a chemist point of view, Oscar Gayraud, DCM This presentation introduces the utilisation of artificial intelligence (AI) to accelerate molecular dynamics (MD) simulations with no loss of precision, and the application of density functional theory (DFT) to address intricate chemical reactivity issues. The initial outcomes and challenges associated with the integration of ARCANN for AI and MD, and FASTCAR for DFT, will be elucidated. 16h30 : Data-challenge sur les VM Nova avec Codabench, Nicolas Homberg, GRICAD/TIMC Les data challenges sont, dans leur principe, similaires aux hackathons et visent à résoudre un problème de la manière la plus efficace possible. Ils peuvent être utilisés pour des problématiques scientifiques, sociétales, industrielles ou éthiques. L'un de leurs principaux atouts est de produire des solutions crowdsourcées, c’est-à-dire étudiées et proposées par un large ensemble de participants. Le service web Codalab/Codabench, gratuit et open source, hébergé au LISN à Paris, est l'une des plateformes les plus populaires pour organiser des data challenges. Cependant, la demande croissante en ressources de calcul et de stockage pousse Codalab/Codabench à déléguer et répartir la charge de calcul. C’est là qu'intervient Nova, une solution de machines virtuelles (VM) temporaires hébergée par Gricad, permettant soit de générer des workers pour traiter les solutions soumises par les participants sur la plateforme principale Codalab/Codabench, soit d’héberger ponctuellement une instance de Codalab/Codabench pour la durée d’un challenge. Cette solution constitue également un point d'entrée vers une instance Codalab/Codabench@UGA plus durable. 17h00 : Echanges sur les besoins de nouveaux services et clôture
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| Personnes connectées : 2 | Vie privée |
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