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    Laurence Perreault-Levasseur

    Vcard

    Professeure adjointe

    Faculté des arts et des sciences - Département de physique

    Roger-Gaudry local B-422

    laurence.perreault.levasseur@umontreal.ca

    Courriels

    llevasseur@astro.umontreal.ca (Travail)

    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.

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    Affiliations

    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 philosophie – Sciences humaines
    • Majeure en philosophie – Sciences humaines
    • 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 – Enseignement et sciences de l'éducation Sciences pures et sciences appliquées
    • 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.
    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.
    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.
    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.

    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

    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

    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 : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe

    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
    Co-chercheurs : Julie Hlavacek-Larrondo , Yashar Hezaveh , Mohsen Ravanbakhsh
    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

    Co-chercheurs : Marie-Josée Hébert , 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

    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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