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Routage dans les grands réseaux de transports multi-modal – MultiMod
Les objectifs de MultiMod porte sur le passage à l’échelle des algorithmes de routage exploitant les événements en temps réel. Nous souhaitons faire mieux dans les grands réseaux comme l'Ile-de-France (où les solutions existantes sont majoritairement mono-modales) que ce qui se fait à Lyon (multimod
Techniques d’émulation pour la réduction; l’analyse de sensibilité et l’inversion des modèles de transfert en hydrologie – RESAIN
L'objectif du projet est de développer pour les écoulements et le transport réactif de polluants dans les nappes, une méthodologie rigoureuse pour (i) l'analyse d'incertitude, (ii) l'analyse de sensibilité, (iii) la réduction de modèles complexes et (iv) la modélisation inverse. Il est envisagé de s
Adaptation de Domaine pour l'intégration de données neuronales – DANDI
Le développement de méthodes d'apprentissage adaptées aux systèmes à données limitées est une préoccupation centrale de l'intelligence artificielle (IA) pour la santé, qui souffre généralement de données éparses. Une approche prometteuse consiste à tirer parti de systèmes connexes riches en données
Apprentissage Multimodal Equitable – FAMOUS
Ce projet a pour objectif d'explorer les premières pistes de recherche quant aux apports de la multimodalité dans les jeux de données pour répondre aux exigences de l'apprentissage équitable. L'équité désigne ici les biais (dans les données et/ou induits), tout en s'intéressant à l'interprétabilité
Détection profonde d'anomalies en ligne – ODD
La détection d’anomalies est un défi en soi. Elle est non supervisée par nature, car les événements anormaux sont rares, variés et difficiles à collecter. En tirant parti des réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage de représentation, les principales catégories de méthodes de détection d'an
Adaptation de domaine de la théorie à la pratique – MATTER
L'adaptation de domaine (AD) est un problème fondamental en statistique, en apprentissage automatique et en science des données, qui consiste à estimer un modèle prédictif à partir de données d'apprentissage étiquetées en présence d'un changement dans les propriétés des données de test. Ce problème
– EVOL
Les équations d'évolution dissipatives sont au centre de modèles de la Physique, de la Biologie ou de l'Economie quantitative. L'étude des solutions stationnaires est largement insuffisante dans nombre de situations. De par l'intrusion de phénomènes non-linéaires, ou dans l'étude de dynamiques compl
Monolithes polymériques et MOF combinés en micro-colonnes séquentielles pour une catalyse énantiosélective en flux continu suivie en temps réel – ECaSep
L’objectif d’ECaSep est de répondre aux problèmes souvent rencontrés dans les microsystèmes dédiés à la catalyse énantiosélective en flux continu (i) de limitations de transfert de masse, (iii) d’immobilisation des catalyseurs et (iii) de suivi en temps réel de l’avancement de la réaction, en créant
Réanimation cardiopulmonaire guidée par le signal de CO2 – CPR-CO2
On estime que l'arrêt cardiaque (AC) est la troisième cause de décès aux États-Unis, avec un taux de survie d'environ 10 %. La réanimation cardio-pulmonaire (RCP) désigne la prise en charge des patients victimes d'un AC. Outre la priorité absolue d'envisager une défibrillation pour rétablir la circu
Synthèse innovante de nanoparticules métalliques sans platine hautement dispersées pour les réactions de déshydrogénation impliquées dans les vecteurs d'hydrogène organiques liquides – INSIDE-Nano
Généralement, les catalyseurs à base de métaux nobles sont utilisés pour catalyser les réactions d’hydrogénation/déshydrogénation (HYD/DH) en raison de leur forte activité et sélectivité. Cependant, leur coût élevé et leur rareté limitent leur utilisation à grande échelle dans des domaines d’applica
