Les activités de l’équipe se déclinent  tout d'abord selon des recherches fondamentales en traitement des données et apprentissage statistique qui lui confèrent un puissant ancrage dans la communauté des Sciences et Technologie de l’Information. Les compétences et outils qu’elle développe sont ensuite apliquées afin de réaliser un traitement au niveau de l’état de l’art des données issues des sciences de la planète et de l’Univers.

Domaines des contributions méthodologiques majeures de l'équipe 

Distri Traitement distribué et en ligne de l’information
 HSI Traitement des cubes hyperspectraux 

 graph

 Traitement statistique du signal et problèmes inverses

 DA

 Machine Learning

 

Domaines d'application privilégiés 

deconv   La résolution de problèmes inverses
 ska  

Le traitement de données pour la radioastronomie, dans la perspective de SKA

 defring   

 L'application de techniques d'apprentissage statistique à des problèmes de cosmologie

 DAS  

 L'utilisation de la technologie DAS pour les villes intelligentes

corono  

L'analyse de coronographes Solaire et stellaires

 

L'équipe intéragit avec l'institut 3IA Côte d'azur

 

 

  • Chaire « AI for smart cities and secure territories » : DAS pour les villes intelligentes, Cédric Richard (2020-2023)
  • Chaire « Core elements of AI » : Transport Optimal pour le Machine Learning, Rémi Flamary (2019-2022)
 
3IA

 

 

Les recherches de l'équipe sont menées en partie grace au soutien de l'Agence Nationale de la Recherche 

 

 

  • PRCE SITcomOptics, 2022-27, Surveillance du sous-sol des réseaux de transports par mesure sismique passive sur fibre optique telecom
  • PRC TOSCA, 2022-27, Lentilles gravitationnelles faibles pour la cosmologie : optimisation de la synergie entre Euclid et SKA 
  • PRC DARK ERA, 2021-2024, Adéquation Algorithme Architecture basée sur une description flot de données du pipeline SKA pour la radioastronomie exascale
  • PRC DARLING, 2020-2023, Adaptation et apprentissage distribués pour les signaux sur graphe
  • PRC OATMIL, 2017-2021, Apprentissage statistique avec transport optimal
  • PRC MAGELLAN, 2014-2018, Méthodes d'apprentissage pour les très grands réseaux d'antennes en radioastronomie
  • ASTRID ODISSEE, 2013-2016, Optimisation dtribuée pour l'edtimation d'environnement par des agents autonomes
 
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