Projets

Matériaux et lumière 4.0

Modèles de base de domaine pour la classification des séries chronologiques

Gestion des bornes de recharge pour véhicules électriques

Métaheuristiques d'inspiration quantique

AI-CAN: Harnessing Artificial Intelligence for Climate Change-Resilient Agriculture and Natural Disaster Management

Ce projet de recherche vise à développer des méthodes d'intelligence artificielle pour renforcer la résilience de l'agriculture face au changement climatique et améliorer la prévention, la détection et la gestion des catastrophes naturelles. Les travaux portent notamment sur l'analyse de données multimodales, la vision par ordinateur, la télédétection, l'apprentissage profond et l'optimisation de modèles afin de concevoir des outils d'aide à la décision pour la surveillance environnementale et les systèmes agricoles.

Ce projet est réalisé en partenariat avec l'Université du Pays Basque (UPV/EHU Espagne) dans le cadre d'un contrat postdoctoral de trois ans (2025–2028), avec une année de recherche effectuée en France au laboratoire IRIMAS de l'UHA (2026-2027). Le post-doctorant est directement financé par le Ministère du Travail et de l'Économie sociale d'Espagne, le Service public de l'emploi de l'État espagnol (SEPE) et le Fonds social européen (FSE).

Analyse multimodale des mégadonnées pour la télédétection

Transcending the Usual Rationale for the Future of Ubiquitous NETworks

Méthodes d'optimisation intégrant l'apprentissage automatique pour l'optimisation des mousses

Personnalisation de contenu pout la construction des compétences en pensée informatique

Les systèmes dynamiques non-lisses sont devenus un sujet de recherche important en mathématiques pures et appliquées. La présence de non-lissité conduit souvent à des comportements dynamiques intéressants, dont certains ont des équivalents lisses, comme les bifurcations de type pli ou de Hopf, tandis que d’autres sont spécifiques aux phénomènes non-lisses, comme le glissement et la fragmentation. Ces systèmes sont utilisés pour modéliser des problèmes physiques tels que les collisions, le frottement mécanique, les impacts et les circuits électriques. Ils sont également pertinents en théorie du contrôle, en économie et en climatologie.

Ces dernières années, il y a eu une intense activité scientifique sur le développement d’une théorie qualitative des systèmes dynamiques  non-lisses, dans l’esprit des travaux de Poincaré.  Ce projet vise à rassembler des personnes travaillant sur la théorie des perturbations singulières et les systèmes dynamiques partiellement lisses, en totale synergie avec le projet thématique Fapesp en cours Ergodic and Qualitative Theories of Dynamical Systems (processus 2019/10269-3), coordonné par Claudio Buzzi.

L’objectif du projet ANR « SOCOT » est d’approfondir la compréhension des ordres stochastiques, objets omniprésents dans les mathématiques de la décision, en lien avec les problèmes de transport optimal faible (il s’agit d’un cadre important du transport de masse généralisé). Les ordres stochastique sont les vecteurs de nouvelles possibilités d’application. En fédérant une large combinaison d’expertises, SOCOT se propose d’aborder des questions de fond et exploiter ces outils dans des contextes nouveaux. L’équipe inclut des analystes, des probabilistes ainsi que des spécialistes de l’optimisation et des données.