Le coeur de ce projet est constitué par la modélisation mathématique et la simulation numérique de problèmes issus de diverses applications. Dans ce projet de plateforme, sont intégrés des projets réalisés par les étudiants du département Génie Mathématique en liens avec ces thèmes. Il s'agit d'un lien fort entre formation et recherche, puisque ces projets s'intègrent pour la plupart dans des projets identifiés du laboratoire de Mathématique de l'INSA Rouen.
Les 2 équipes du LMI (Analyse Numérique, Imagerie et Approximation et Contrôle, Optimisation et Probabilités-Statistiques) s'investissent notamment sur le traitement d'images, la mobilité et le trafic routier, l'énergie, fabrication additive (industrie 4.0)... thèmes pour lesquels le LMI est reconnu internationalement via par exemple ses collaborations internationales et ses partenariats industriels avec Dassault Systèmes, Total et depuis récemment Adwen, sans oublier les collaborations nationales, en particulier avec l'INRIA. Le laboratoire favorise les interactions sur des axes innovants et porteurs, à fort impact sociétal. Ses compétences en modélisation mathématique (analyse, EDP, optimisation, probabilités, statistiques) et en simulation numérique (de l'analyse numérique au HPC) en font un acteur phare sur ces champs applicatifs au sein de la communauté scientifique.
Au delà de certains stages en liens avec des projets, certains des Projets de Fin d'Etudes (PFE) des élèves ingénieurs GM5, voire des projets semestriels de 4ème année peuvent ainsi être intégrés dans une plateforme intégrant des codes de calculs orientés recherche en liens avec un large éventail de domaines applicatifs, on peut par exemple citer :
- Imagerie et intelligence artificielle: segmentation et recalage pour l'imagerie médicale et les systèmes embarqués, e-santé...
- Energies : éolienne (optimisation, approximation des champs de vent,...), imagerie sismique (sous sol)...
- Mobilité : contrôle, modélisation et simulation de la mobilité intra-urbaine et du réseau routier…
- Approximation et traitement de gros volumes de données...
- Physique et biologie...
- etc.
Nom-Prénom | Année | Projet | Titre | Thème/WP | langage code source | Illustration projet |
Couret Laura | 2018/19 | PFE GM/M2NUM | ||||
Moriceau Clara | 2018/19 | PFE GM/M2NUM | ||||
Sirdey Margot | 2018/19 | PFE GM/M2NUM | ||||
Guilloteau Claire | 2017/18 | PFE GM/M2NUM | Approximation pour le traitement de gros volumes de données - Traitement d'images. | Analyse numérique (CG) | C | |
Lambert Zoé | 2017/18 | PFE GM/M2NUM | Approximation pour le traitement de gros volumes de données - Traitement d'images. | Analyse numérique (CG) | C | |
Rouxelin Nathan | 2017/18 | PFE GM |
Imagerie (CLG) |
|||
Schmoderer Tim | 2017/18 | PFE GM | Imagerie (CLG) | |||
Sirdey Margot | 2017/18 | Projet GM4 | Ondes / EF (Antoine) | |||
Ludjet Jade |
2016 | stage M2NUM | Du traitement des données de vent pour l’énergie éolienne à leur sécurisation via l’utilisation des blockchains (review) |
Blockchain et approximation (CG, et M. Bardet URN) | - | |
M2NUM, TELEDETAC, M2SiNUM are co-financed by the European Union with the European regional development fund and by the Normandie Regional Council.
2018-08-30 C. Gout