Projets
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Titre du projet |
La commande intelligente des robots au service de l’agriculture |
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Acronyme du projet |
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Intitulé du thème |
Automatique |
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Intitulé de l’axe |
Conception des lois de commande intelligentes robustes pour des robots (Drones et Robots mobiles). |
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Intitulé du domaine |
Technologie |
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Mots-clés |
Commande non linéaire, Drones, Robots mobiles, Intelligence artificielle |
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Durée estimée du projet |
04 ans |
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Chef du projet |
Pr. Latifa Abdou |
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Chercheurs impliqués dans le projet |
Hasseni Seif El Islam Menfoukh Khaoula |
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le partenaire socio-économique du projet |
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Les objectifs
- Conception des commandes non linéaires robustes : H∞ ; LPV ….etc
- Conception des commandes intelligentes : Neuronale, floue et Neuro-floue, …
- Application des techniques méta-heuristiques pour l’optimisation de suivi de trajectoires sur les techniques de commande déjà citées.
- Simulations et validation des résultats pour de possibles publications et communications.
- Implémentation des algorithmes sur des systèmes réels (quadrotor QBall 2 Quanser et robot mobil).
- Utilisation et test des systèmes développés sur terrain.
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Titre du projet |
Deep Learning et Réduction Multilinéaire pour l’Analyse et la Localisation en Imagerie |
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Acronyme du projet |
A10N01UN070120180002 |
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Intitulé du thème |
Analyse Multidimensionnelle et Machine Learning pour l’image |
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Intitulé de l’axe |
Traitement d’image, Télédétection et Localisation en Imagerie, Machine Learning |
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Intitulé du domaine |
Science et Technologie |
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Mots-clés |
Deep Learning ; Analyse Multidimensionnelle ; Localisation ; Classification, Descripteur. |
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Durée estimée du projet |
04 ans |
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Chef du projet |
BELAHCENE Mebarka |
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Chercheurs impliqués dans le projet |
OUAMANE AbdElMalik ELAGOUN Hocine BOUDAOUD Fayçal |
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le partenaire socio-économique du projet |
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Les objectifs
- Description et structuration: améliorer les techniques de modélisation et d'interprétation des contenus, développer les approches structurées et guidées par les données de grande taille.
- Recherche de méthodes optimales: combler le fossé entre les techniques de fouille de données et les approches provenant de l’intelligence artificielle. Le but est de faciliter considérablement le processus visant à expliciter du sens à partir de grandes quantités de données, soit en dérivant de nouvelles connaissances, soit pour prendre de meilleures décisions.
- Recherche de méthodes multilinéaires pour l’analyse de données gigantesques: Nous visons aussi une nouvelle génération d’approches de l’analyse des données multidimensionnelles (basées sur l’algèbre multilinéaire) où les différentes manières de découvrir la structure des données sont explorées de manière automatique, et où seules les structures les plus pertinentes sont présentées au système de reconnaissance.
- Machine Learning pour la détection , classification, reconnaissance d’image etc…
- Recherche des méthodes d’analyse et de détection d’anomalies sur l’imagerie dans plusieurs applications (médicale, biométrique, agricole…) ;
- Implémentation de méthodes de localisation, détection et/ou localisation d’anomalies sur l’image
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Titre du projet |
Réglage des puissances active et réactive d’un aérogénérateur par les techniques intelligences artificielles |
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Acronyme du projet |
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Intitulé du thème |
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Intitulé de l’axe |
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Intitulé du domaine |
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Mots-clés |
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Durée estimée du projet |
4ans |
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Chef du projet |
Dr .Dendouga Abdelhakim |
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Chercheurs impliqués dans le projet |
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le partenaire socio-économique du projet |
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Les objectifs