AXES DE RECHERCHE

axe de recherche1

Axe de recherche de l'équipe

  • Vie artificielle
  • Robots modulaires
  • La navigation des véhicules autonomes communicants
  • La détection précoce des anomalies cardiaques
  • L'optimisation et l’analyse des Bigdata

Thématiques traitées par l’équipe :

  • Proposer des solutions aux problématiques liées à la sécurité et au besoins digitaux des conducteurs et des passagers par les outils de l’Internet des objets et conception et développement d’un prototype.
  • Possibilité d’interconnexion à une infrastructure Fog/Cloud computing pour bénéficier de l’efficacité des ressources de traitement, de stockage et de communication. 
  • Proposition de méthode(s) de traitement automatique au sein du prototype envisagé: tels que les ordonnanceurs, la gestion des priorités et de préemption, etc. et d’approches de sélection d’interfaces de communication d’un réseau de l’IoV.
  • Proposition de méthode(s) de collecte, d’intégration et d’analyse intelligente de données massives (big data) pour la contribution au processus d’aide à la décision dans l’IoV.
  • Exploitation des propositions ci-dessus pour offrir et développer des services intelligents. Ces services devraient contribuer au développement de villes intelligentes tel que le transport vert
  • Proposer des solutions aux problématiques liées à la sécurité et au besoins digitaux des conducteurs et des passagers par les outils de l’Internet des objets et conception et développement d’un prototype.
  • Possibilité d’interconnexion à une infrastructure Fog/Cloud computing pour bénéficier de l’efficacité des ressources de traitement, de stockage et de communication. 
  • Proposition de méthode(s) de traitement automatique au sein du prototype envisagé: tels que les ordonnanceurs, la gestion des priorités et de préemption, etc. et d’approches de sélection d’interfaces de communication d’un réseau de l’IoV.
  • Proposition de méthode(s) de collecte, d’intégration et d’analyse intelligente de données massives (big data) pour la contribution au processus d’aide à la décision dans l’IoV.
  • Exploitation des propositions ci-dessus pour offrir et développer des services intelligents. Ces services devraient contribuer au développement de villes intelligentes tel que le transport vert

Impacts socio-économiques de l’équipe :

  • Contribution à l’amélioration de la sécurité routière et au sauvetage des vies humaines
  • Réduction de la recette économique et les dépenses de l’état pour prendre en charge les victimes et les charges matérielles en cas d’accident
  • Aide à la régulation de la circulation des véhicules et à la minimisation des embouteillages
  • la prévention d’environnement par la minimisation des émissions du CO2
  • Satisfaction des besoins des conducteurs et des passagers: services routiers, accès Internet, etc,
  • Possibilité de la création d’une nouvelle industrie

Les objectifs de l’équipe :

L'équipe  s'intéresse à la vie artificielle  et aux techniques bio-inspirées pour la simulation d'organismes cellulaires, de créatures

artificielles et d'écosystèmes artificiels  ainsi qu'à l'optimisation de problèmes complexes par des approches bio-inspirées.  

1- S'agissant  du premier axe,  nous nous intéressons à  modéliser des cellules et  des organes en utilisant des techniques de

morphogénétique engineering notamment la morphogénèse et l'embryogénèse pour créer à partir d'une cellule mère(artificielle) des

cellules  et des organes simulant  la forme et la fonction de cellules et d'organes réels, d'une part. La deuxième préoccupation consiste

à générer des créatures artificielles reproduisant des comportements de mouvement, de communication et de vie inspirés de la nature

(fourragement pour les herbivores, prédation pour les carnivores ou décompositionpour les bactéries).

2- Concernant le second axe, nous nous intéressons à l’optimisation pour les réseaux véhiculaires ad-hoc (VANETs). En particulier, le

streaming vidéo dans un VANET par des approches bio-inspirées (algorithmes génétiques, essaims de particules et colonies

d’abeilles),  l’optimisation et le placement de stations de base afin d'assurer une couverture optimale des communications, ainsi que le

traitement des réseaux contextuels dans un environnement véhiculaire, basés sur le contexte des nœuds afin d’acheminer des

données d'une façon optimale avec qualité de service.

 

Laboratoire de Recherche des Systèmes Experts, Imagerie et leurs Applications dans l’ingénierie " LESIA"

Université Mohamed Khider Biskra

BP 145 RP, 07000 Biskra, Algérie

lab.lesia@univ-biskra.dz

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