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
Super-Twisting Sliding Mode Control
Microembolus
Simulation
Artefact rejection
Systèmes embarqués
Optimization
Initial conditions
Anticontrol of chaos
Capacitors
Acoustoelasticity
Instrument
Full-wave simulation
IC
Accelerometer
Symmetry
Calibration
Mapping
Active transformation
Model transformation
Apprentissage par Renforcement
Transcutaneous oximetry
Bandits-Manchots Combinatoires
Binary sequence
Concrete
Thoracic outlet syndrome
Entropy
Cable shielding
Active Front Steering
Malai
Modelling
Aging
Temperature distribution
Ultrasound
Structural health monitoring
Model-checking
Accelerometry
EMC
Radio frequency
Monitoring
Modeling
Peripheral artery disease
PCB
Genetic algorithm
Malan
Sleep apnea
Nonlinearity
Equations
UML
Diagnosis
Closed-form solution
Classification
Near field
Action
Integrated circuits
Claudication
Pathophysiology
Analytical model
Electromagnetic compatibility
Cardiovascular risk
Susceptibility
IEC
MDE
Conducting materials
Model Driven Engineering
Modélisation
Independent chaotic attractors
Accelerométrie
Emission
Vehicle dynamics
Bifurcation
Machine Learning
Temperature measurement
Metamaterial
DPI
Reliability
Immunity testing
Machine learning
Field-to-line coupling
Microstrip
Damage detection
Switching piecewise-constant controller
Pins
Prediction
Integrated circuit
Immunity
Chaos
Field-to-trace coupling
Calf pain
Ischemia
Dairy cows
OCL
Integrated circuit modeling
FDTD
Optimal command
IDM
Coda Wave Interferometry
Autonomous Vehicles
Big Data
GTEM cell
Interaction
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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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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⟩