Laurence Perreault-Levasseur
- Professeure adjointe
-
Faculté des arts et des sciences - Département de physique
Roger-Gaudry local B-422
Courriels
llevasseur@astro.umontreal.ca (Travail)
Web : Page professionnelle (faculté,département,école)
Web : Google Scholar
Biographie
Laurence Perreault-Levasseur est professeure adjointe à l'Université de Montréal et membre associée de Mila, où elle mène des recherches sur le développement et l'application de méthodes d'apprentissage automatique à la cosmologie. Elle est également chercheuse invitée à l'Institut Flatiron à New York et au Perimeter Institute à Waterloo. Avant cela, elle a été boursière Flatiron pour ses études postdoctorales au Center for Computational Astrophysics de l'Institut Flatiron et boursière postdoctorale KIPAC à l'Université Stanford. Laurence a obtenu son doctorat à l'Université de Cambridge en 2015, où elle a mené des travaux portant sur des applications de la théorie effective des champs ouverte au formalisme de l'inflation. Elle a obtenu son baccalauréat et sa maîtrise à l'Université McGill.
Affiliations
- Membre – CRAQ — Centre de recherche en astrophysique du Québec
- Membre – Mila — Mila - Institut québécois d'intelligence artificielle
Programmes d’enseignement
- Baccalauréat en informatique – Sciences pures et sciences appliquées Technologies de l'information (TIC)
- Majeure en informatique – Sciences pures et sciences appliquées Technologies de l'information (TIC)
- Mineure en informatique – Sciences pures et sciences appliquées Technologies de l'information (TIC)
- Baccalauréat en mathématiques – Sciences pures et sciences appliquées
- Majeure en mathématiques – Sciences pures et sciences appliquées
- Mineure en mathématiques – Sciences pures et sciences appliquées
- Baccalauréat en mathématiques et physique – Sciences pures et sciences appliquées
- Baccalauréat en mathématiques et physique – Sciences pures et sciences appliquées
- Baccalauréat en physique – Sciences pures et sciences appliquées
- Majeure en physique – Sciences pures et sciences appliquées
- Mineure en physique – Sciences pures et sciences appliquées
- Baccalauréat en physique et informatique – Sciences pures et sciences appliquées
- Baccalauréat en physique et informatique – Sciences pures et sciences appliquées
- Baccalauréat en enseignement des sciences et des technologies au secondaire – Enseignement et sciences de l'éducation
- Baccalauréat en enseignement des mathématiques au secondaire – Sciences pures et sciences appliquées Enseignement et sciences de l'éducation
- Programme d'accueil en sciences – Préparation aux études universitaires
- Maîtrise en éducation, option Enseignement au secondaire – Enseignement et sciences de l'éducation
Cours donnés
- PHY1651 Mécanique classique 1
- PHY3711 Cosmologie et astrophysique extragalactique
Expertises
Encadrement Tout déplier Tout replier
Reconstruction libre de lentilles gravitationnelles de type galaxie-galaxie avec les machines à inférence récurentielle
Thèses et mémoires dirigés
/
2023
-
2023
Diplômé(e) : Adam, Alexandre
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Estimateur neuronal de ratio pour l'inférence de la constante de Hubble à partir de lentilles gravitationnelles fortes
Thèses et mémoires dirigés
/
2023
-
2023
Diplômé(e) : Campeau-Poirier, Ève
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Caractérisation des amas de galaxies avec des méthodes d'apprentissage automatique
Thèses et mémoires dirigés
/
2023
-
2023
Diplômé(e) : Sadikov, Maria
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Fast high-dimensional posterior inference with deep generative models : application to CMB delensing
Thèses et mémoires dirigés
/
2023
-
2023
Diplômé(e) : Sotoudeh, Mohammad-Hadi
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Projets de recherche Tout déplier Tout replier
Entering a new, data-driven era for precision cosmology with machine learningbased analysis methods. / Une nouvelle ère des données pour la cosmologie de précision avec l'intelligence artificielle. Projet de recherche au Canada / 2023 - 2029
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
Université de Montréal
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-FEI sans restriction
Un cadre Bayesien général pour les problèmes inverses non-linaires en haute dimension: application à la cartographie de la matière noire dans l'Univers avec l'effet de lentille gravitationnelle Projet de recherche au Canada / 2024 - 2027
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Co-chercheurs :
Yashar Hezaveh
Sources de financement :
FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-(FQ) Programme Samuel-De Champlain (volet Recherche)
Canada Research Chair in Computational Cosmology and Artificial Intelligence Projet de recherche au Canada / 2022 - 2027
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention :
PVX50399-Chaires de recherche du Canada
A New, Data-Driven Era for Precision Cosmology: Measuring the Expansion Rate of the Universe with Machine Learning. Projet de recherche au Canada / 2020 - 2027
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
Centre de recherche en astrophysique du Québec - CRAQ Projet de recherche au Canada / 2024 - 2026
Chercheur principal :
David Lafrenière
Co-chercheurs :
Pierre Bastien
,
Anthony F. J. Moffat
,
Pierre Bergeron
,
René Doyon
,
Nicole St-Louis
,
Paul Charbonneau
,
Julie Hlavacek-Larrondo
,
Patrick Dufour
,
Jonathan Gagné
,
Björn Benneke
,
Yashar Hezaveh
,
Laurence Perreault-Levasseur
,
Kenneth J Ragan
,
Victoria Kaspi
,
Andrew Cumming
,
Matthew Dobbs
,
tracy Webb
,
Lorne Archie Nelson
,
Martin Aube
,
Laurent Drissen
,
Gilles Joncas
,
Carmelle Robert
,
Hugo Martel
,
Simon Thibault
,
Nicolas Cowan
,
Daryl Haggard
,
Jason Rowe
,
Alexandre St-Laurent Lemerle
,
Adrian C. Liu
,
Hsin Cynthia Chiang
,
John Ruan
,
Jonathan Le Roy Sievers
,
Eve J Lee
Sources de financement :
FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-(RS) Programme de regroupements stratégiques
Peser les étoiles avec l'intelligence artificielle: une modélisation des populations stellaires pour une nouvelle génération de relevés du ciel Projet de recherche au Canada / 2023 - 2026
Chercheur principal :
Yashar Hezaveh
Co-chercheurs :
Laurence Perreault-Levasseur
,
Stéphane Courteau
,
Mike Hudson
Sources de financement :
FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Programme NOVA pour chercheur(e)s de la relève (partenariat avec CRSNG)
A New, Data-Driven Era for Precision Cosmology: Measuring the Expansion Rate of the Universe with Machine Learning. Projet de recherche au Canada / 2020 - 2026
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-(DGECR) Tremplin vers la découverte
Entering a new, data-driven era for precision cosmology with machine learningbased analysis methods. / Une nouvelle ère des données pour la cosmologie de précision avec l'intelligence artificielle. Projet de recherche au Canada / 2022 - 2025
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
FCI/Fondation canadienne pour l'innovation
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds des leaders
Learning the Universe Projet de recherche au Canada / 2021 - 2025
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
Simons Foundation
Programmes de subvention :
Reconstructing the Initial Conditions of the Universe Using Deep Learning Projet de recherche au Canada / 2022 - 2024
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse
Découvrir les mystères de la lentille gravitationnelle forte du Horseshoe grâce à l'intelligence artificielle et aux réseaux de neurones profonds Projet de recherche au Canada / 2021 - 2024
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-(NC) Établissement de la relève professorale
Modélisation de lentilles gravitationnelles à l'aide d'une machine à inférences récurrentes (RIM)) Projet de recherche au Canada / 2021 - 2023
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse
Next-Generation Astrophysical Simulations Using Machine Learning: Simulating Turbulence via Machine Learning (subvention FNFR-CRSH volet exploration) Projet de recherche au Canada / 2020 - 2023
Chercheur principal :
Adrian C. Liu
Co-chercheurs :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
CRSH/Conseil de recherches en sciences humaines du Canada
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds Nouvelles frontières en recherche - Exploration
Next-Generation Astrophysical Simulations Using Machine Learning: Simulating Turbulence via Machine Learning (subvention FNFR-CRSH volet exploration) Projet de recherche au Canada / 2020 - 2023
Sources de financement :
CRSH/Conseil de recherches en sciences humaines du Canada
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds Nouvelles frontières en recherche - Exploration
Mesurer l’expansion de l’Univers avec l’apprentissage automatique Projet de recherche au Canada / 2020 - 2023
Chercheur principal :
Laurence Perreault-Levasseur
Sources de financement :
SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse
Prix et distinctions
-
Chaire de Recherche du Canada en Cosmologie Numérique et Intelligence Artificielle
Informations supplémentaires
Nouvelles
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