ESEO-Tech est le centre de Recherche, Developpement et Innovation de l'ESEO. L'activité de recherche est centrée sur la thématique des systèmes intelligents et communicants, du capteur à la décision.
ESEO-Tech regroupe 4 équipes de recherche : AGE : Automatique et Génie électrique prend appui sur le développement des énergies renouvelables (EnR) dans le paysage de la production d’énergie électrique et travaille au pilotage et à l’optimisation des réseaux électriques intelligents, en partenariat avec l’IREENA – EA 4642, Institut de recherche en Énergie Électrique de Nantes Atlantique. ERIS : L'équipe de Recherche en Informatique et Systèmes s’articule avec un premier axe autour de l'intelligence artificielle pour créer et améliorer des systèmes d'aide à la décision pour les systèmes d'information. Son deuxieme axe s'interesse à l'ingénierie logicielle et en particulier l'ingénierie des modèles en développant des outils de transformation, synchronisation, interprétation ou éxécution de modèles avec un focus particulier sur les systèmes embarqués. L'équipe est partiellement rattachée au LERIA-EA2645 (Laboratoire d’étude et de recherche en informatique de l’Université d’Angers). GSII : Groupe Signal Image et Instrumentation s’intéresse aux domaines du traitement du signal et de l’image et de l’intelligence artificielle pour la mesure, l’instrumentation et le développement de capteurs, sur des applications en géophysique, contrôle non destructif et biomédical, en lien avec le LAUM UMR 6613 –CNRS, le laboratoire d’Acoustique de Le Mans Université. RF-EMC : L'équipe Radio-Fréquences et Compatibilité Électromagnétique travaille à la fois à l’échelle du composant électronique et du système. Elle crée de nouvelles architectures de systèmes et dispositifs de transmission, de récupération/transmission d’énergie électromagnétique et mène des travaux sur la compatibilité électromagnétique : modélisation et caractérisation prédictive des comportements. Ses membres sont associés à l’IETR - Institut d’Electronique et des Technologies du numérique UMR CNRS 6164.
Le laboratoire accueille 35 permanents, dont 27 enseignants-chercheurs, qui élaborent dans leurs domaines respectifs de nouveaux concepts, expérimentent et mènent leurs projets jusqu’à la démonstration en environnement réel. ESEO-Tech accueille également chaque année une trentaine de doctorants et post-doctorants. |
Mots clés
Malai
Switching piecewise-constant controller
Equations
Field-to-line coupling
OCL
Integrated circuit
Sleep apnea
Damage detection
DPI
Ultrasound
Independent chaotic attractors
Cable shielding
Bifurcation
Microstrip
Model Driven Engineering
Optimal command
Ischemia
Dairy cows
Microembolus
Big Data
Transcutaneous oximetry
Deep learning
Prediction
Apprentissage par Renforcement
Mapping
Anticontrol of chaos
Artefact rejection
Machine learning
IDM
Integrated circuit modeling
PCB
Modélisation
Genetic algorithm
Immunity
Binary sequence
Initial conditions
Chaos
MDE
Near field
Integrated circuits
Thoracic outlet syndrome
Autonomous Vehicles
Structural health monitoring
Systèmes embarqués
Emission
Temperature distribution
Electromagnetic compatibility
Claudication
Model transformation
Cardiovascular risk
Conducting materials
Super-Twisting Sliding Mode Control
Reliability
Aging
GTEM cell
Entropy
Active transformation
EMC
Metamaterial
Acoustoelasticity
Modelling
Coda Wave Interferometry
Immunity testing
Optimization
UML
Malan
Action
Full-wave simulation
Temperature measurement
Active Front Steering
Peripheral artery disease
Analytical model
Interaction
Symmetry
FDTD
Susceptibility
Model-checking
IC
Accelerometer
Accelerometry
Calf pain
Field-to-trace coupling
Radio frequency
Instrument
Pathophysiology
Simulation
Concrete
Calibration
Pins
Transfer impedance
Modeling
Classification
Capacitors
Accelerométrie
Monitoring
Machine Learning
IEC
Bandits-Manchots Combinatoires
Vehicle dynamics
Diagnosis
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Jaber Al Rashid, Mohsen Koohestani, Laurent Saintis, Mihaela Barreau. Degradation and Reliability Modeling of EM Robustness of Voltage Regulators Based on ADT: An Approach and A Case Study. IEEE Transactions on Device and Materials Reliability, 2024, 24 (1), pp.2-13. ⟨10.1109/TDMR.2023.3340426⟩. ⟨hal-04334074⟩
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Lokesh Devaraj, Qazi Mashaal Khan, Alastair Ruddle, Alistair Duffy, Richard Perdriau, et al.. Improvements Proposed to Noisy-OR Derivatives for Multi-Causal Analysis: A Case Study of Simultaneous Electromagnetic Disturbances. International Journal of Approximate Reasoning, 2024, 164, pp.109068. ⟨10.1016/j.ijar.2023.109068⟩. ⟨hal-04301458⟩
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Nathan Fradet, Nicolas Gutowski, Fabien Chhel, Jean-Pierre Briot. Byte Pair Encoding for Symbolic Music. The 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2023), Association for Computational Linguistics, Dec 2023, Singapore, Singapore. pp.2001-2020, ⟨10.18653/v1/2023.emnlp-main.123⟩. ⟨hal-03976252v2⟩
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Nathan Fradet, Nicolas Gutowski, Fabien Chhel, Jean-Pierre Briot. Impact of time and note duration tokenizations on deep learning symbolic music modeling. 24th Conference of the International Society for Music Information Retrieval (ISMIR) 2023, Augusto Sarti; Fabio Antonacci; Mark Sandler, Nov 2023, Milano, Italy. pp.89-97, ⟨10.5281/zenodo.10265229⟩. ⟨hal-04147659⟩
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Jaber Al Rashid, Mohsen Koohestani, Laurent Saintis, M. Barreau. High Temperature Accelerated Ageing Influence on the Conducted Immunity Modelling of the Commonly Used Voltage Regulator ICs. 2023 International Symposium on Electromagnetic Compatibility – EMC Europe, Sep 2023, Cracovie, Poland. pp.1-7, ⟨10.1109/EMCEurope57790.2023.10274315⟩. ⟨hal-04239269⟩