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Apprentissage automatique et optimisation coopératifs. – CAMELOT
Nous cherchons à relever les défis de l'identification de la biodiversité par le crowd-sourcing. L'informatique de la biodiversité est une discipline jeune (le terme a été inventé au début des années 1990) s'appuyant sur des informations taxonomiques, biogéographiques ou écologiques. Pl@ntNet, un p
Apprentissage de Modèles Intelligibles de Tâches pour la Programmation de Cobots – Prog4Yu
L’ambition de la cobotique (ou robotique collaborative) en milieu industriel est de « sortir le robot industriel de sa cage de protection » pour le faire travailler à proximité des opérateurs humains sur un même poste de travail. Homme et Robot travaillent ensemble, de façon intégrée, côte à côte, e
Apprentissage de bas-niveau d'ineractions robotiques multi-modales avec plusieurs personnes – ML3RI
Outre la lutte commune due à la crise sanitaire, et le fait que toutes nos réunions se déroulaient à travers un écran, limitant ainsi l'interaction et rendant la compréhension plus difficile, nous étions fortement limités par le fait que nous ne pouvions pas enregistrer de données dans notre laborat
Apprentissage de capacités de mouvements avec des humanoïdes virtuels – HUSKI
Le projet vise à explorer l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage dans le contexte de la génération et du contrôle de mouvements pour des robots humanoïdes virtuels, avec pour objectif la construction de répertoires de compétences qui peuvent être mobilisés de manière adéquate pour créer des mou
Apprentissage des effets causaux entre phénome et exposome à partir de grandes quantités de données hétérogènes pour les maladies complexes chez l'homme – GePhEx
Les dix dernières années ont été marquées par une expansion considérable du nombre de données omiques, ce qui a entraîné une explosion des jeux de données biologiques hétérogènes accessibles au public. Les technologies récentes de génotypage et de profilage permettent à la communauté scientifique d'
Apprentissage profond pour l'optimisation et la satisfaction de contraintes – DELCO
Ce projet vise à s'appuyer sur les progrès récents dans le domaine de l'apprentissage profond et de l'apprentissage par renforcement pour concevoir une nouvelle génération de solveurs de satisfaction de contraintes et d'optimisation plus généraux. A terme, ce projet contribuera à rendre les form
Apprentissage profond pour les grands programmes d'imagerie – DEEPDIP
Comprendre l'origine de l'expansion accélérée de l'Univers, la formation de la structure à grande échelle et des galaxies qui y sont intégrées sont les quêtes de la cosmologie moderne. D'énormes efforts observationnels et théoriques sont déployés pour aborder ces questions fondamentales. Dans cette
Apprentissage statistique fédéré pour une nouvelle generation de méta-analyses de données biomédicales sécurisés et à grande échelle – FED-BIOMED
Les objectifs initiaux du projet consistaient à développer un cadre méthodologique et informatique pour l'application efficace de l'apprentissage fédéré dans le domaine de la santé, avec un accent particulier sur les applications d'imagerie médicale. Du point de vue méthodologique (WP1), la proposi
Apprentissage séquentiel et actif pour l'optimisation – SeqALO
Le but de ce projet est de développer une nouvelle théorie de l’optimisation séquentielle et active, de la mettre en œuvre dans des projets industriels, et de développer une filière d’enseignement dédiée à l’apprentissage automatique en général et à la théorie de la décision séquentielle en particul
Approach of Solar Integration in the Built
L'EUR Solar Academy gagne en visibilité nationalement et internationalement. En effet, d’un point de vue de l’enseignement par et pour la recherche, nous constatons une augmentation de la diversité d’origine des intrants en terme de nationalité et en terme de formation initiale (physique, énergé
