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
Instrument
Vehicle dynamics
Simulation
Field-to-trace coupling
Symmetry
Acoustoelasticity
Reliability
Model-checking
Entropy
Machine learning
Accelerometry
Integrated circuit modeling
OCL
Modeling
Bangladesh
Malan
Emission
Microembolus
Temperature distribution
Chaos
Modelling
Morse-Conley theory
Antioxidant activity
Concrete
Damage detection
Conducting materials
EMC
Monitoring
Integrated circuit
Binary sequence
Prediction
Equations
Mapping
Model transformation
Transcutaneous oximetry
Active Front Steering
Artefact rejection
Modélisation
Genetic algorithm
Super-Twisting Sliding Mode Control
Analytical model
Initial conditions
Classification
Pathophysiology
Claudication
Diagnosis
Malai
Sleep apnea
Metamaterial
Integrated circuits
Active transformation
DPI
IEC
PCB
Autonomous Vehicles
Field-to-line coupling
UML
Coda Wave Interferometry
Apprentissage par Renforcement
GTEM cell
Susceptibility
Optimization
Temperature measurement
Calf pain
Switching piecewise-constant controller
Thoracic outlet syndrome
Anticontrol of chaos
MDE
Bandits-Manchots Combinatoires
Near field
Action
Pins
IC
Immunity testing
Structural health monitoring
Dairy cows
Microstrip
Ischemia
Cable shielding
Bifurcation
FDTD
Anti-diabetic properties
IDM
Accelerometer
Model Driven Engineering
Radio frequency
Big Data
Accelerométrie
Ultrasound
Peripheral artery disease
Systèmes embarqués
Electromagnetic compatibility
Aging
Optimal command
Interaction
Immunity
Full-wave simulation
Independent chaotic attractors
Nonlinearity
Machine Learning
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Jaber Al Rashid, Mohsen Koohestani, Laurent Saintis, Mihaela Barreau. Lifetime reliability modeling on EMC performance of digital ICs influenced by the environmental and aging constraints: A case study. Microelectronics Reliability, 2024, Microelectronics Reliability 159 (2024), 159, pp.115447. ⟨10.1016/j.microrel.2024.115447⟩. ⟨hal-04622696⟩
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