Simulations Electromagnétiques
Exécuter des algorithmes coûteux en ressource comme MEEP FDTD pour simuler des structures électromagnétiques peut être long. Dans ce cas, utiliser CWA permet d’optimiser le temps et l’efficacité de grandes campagnes de simulations. Envoyer ainsi les paramètres de simulation, exécutez les en parallèle sur plusieurs PC et récupérez les résultats.
Imagerie par Résonance Magnétique quantitative (IRM quantitative, IRMq, IRM SoQut Imaging 2017-2021)
L’Imagerie par Résonance Magnétique quantitative (IRM quantitative, IRMq, IRM) implique le traitement de fichiers DICOM. En effet, ces fichiers ne sont pas conçu pour le traitement de données intensif ni pour le traitement de données en parallèle. Conçu ainsi, CWA permet de passer cette limitation et, en relation avec un PACS (Picture, Archiving and Communication System) bien choisi, on obtient une suite logicielle complète de traitement de données intensif en local ou dans le Cloud. Historiquement, ce travail a été réalisé à l’origine pour SoQut Imaging. Alors, pourquoi ne pas combiner CWA avec hMRI-toolbox, qMRLab ou PyQMRI ?
Un example est disponible sur le dépôt.
Entraînement de modèle d’intelligence artificielle
Entraîner un model d’intelligence artificielle peut être coûteux en temps. Pour accélérer ce processus d’apprentissage, avec CWA et un HPC adapté : déployez CWA, envoyez les donner, contrôlez et suivez les traitements de données développés avec Keras, PyTorch ou TensorFlow. Envoyez les données d’entrée avec des paramètres pertinents, récupérez les modèles résultants et c’est fait !
