Machine Learning & Data Science for Complex and Dynamical ModelS
Coordinateur:
ENS LYON - LAB PHYS
Responsable INSA:
Céline ROBARDET
La finalité du projet est de développer et combiner des approches en « apprentissage machine » (Machine Learning) et en sciences des données (Data Analytics, Data Science), avec un objectif d’apprentissage de modèles complexes dans deux domaines scientifiques importants et porteurs d'enjeux globaux : la compréhension et la modélisation des mécanismes fondamentaux du climat, et la compréhension quantitative de mécanismes clefs en sciences sociales.
Dans de nombreuses applications (en science des matériaux ou en imagerie médicale par exemple), des dispositifs d'acquisition non invasifs comme l'imagerie par résonance magnétique et la tomographie ou microtomographie aux rayons X, sont nécessaires pour l'observation, la prise de mesures ou l'aide au diagnostique. Ces dispositifs génèrent habituellement des données volumiques, c'est-à-dire des images 3D, composées de données régulièrement espacées dans un domaine rectangulaire. Les volumes 3D proviennent de la segmentation de telles images.
Enabling Smarter City in the MED Area through Networking
Coordinateur:
ABRUZZO REGION
Responsable INSA:
Hervé RIVANO
The main objective of ESMARTCITY is the improvement of the innovation capacity of the cities in the MED region by creating innovative ecosystems, involving Quadruple Helix actors. To this end, the project aims to pilot the ideas of the Smart City, using digital technologies and energy efficiency technologies to provide better services to the citizens with less environmental impact.
L’Internet des Objets connecte des objets tels des capteurs ou actionneurs avec leur voisinage. La puissance toujours croissante de ces objets permet d’imaginer de nouvelles architectures les traitant comme des citoyens de première classe. On peut imaginer de nouvelles applications en e-agriculture, bâtiments intelligents, villes intelligentes, gestion de l’énergie et de l’eau, e-santé et “bien vieillir”...
Conception de méthodes hybrides TAL et Data Mining pour l’extraction d’informations géographiques
Coordinateur:
INSA LYON - LIRIS
Responsable INSA:
Ludovic MONCLA
Conception d’une plateforme logicielle intégrant différentes méthodes du domaine de l’intelligence artificielle combinant TAL et Data Mining pour le traitement et l’analyse d’informations géographiques