PLÉNI-AI-RE FAISTOS #2 | Intelligence artificielle pour l'industrie

Le cluster de recherche FAISTOS organise la 2^nd édition de la PLÉNI-AI-RE FAISTOS ! Une demi-journée dédiée à l'intelligence artificielle pour l'industrie sous toutes ses formes !
 

Rendez-vous le mercredi 19 juin 2024 à partir de 13h30 au RDC du bâtiment S du LS2N sur le campus de Centrale Nantes (plan). Pour des raisons de sécurité, le campus de Centrale est accessible par badge ou en se présentant au gardien du site (la liste des personnes inscrites à la PLÉNI-AI-RE FAISTOS lui sera fourni). Merci de prévoir quelques minutes d'avance afin d'avoir le temps de vous enregistrer à l'entrée du campus.

Cette demi-journée est OUVERTE À TOUS ! Pour des raisons logistiques, merci de vous inscrire si vous souhaitez participer à cet événement >> INSCRIPTION

En 2024, le cluster a attribué 5 bourses de stage à 5 projets issus d'une collaboration incluant au moins un laboratoire de Nantes Université. Cet événement sera l'occasion pour les étudiant(e)s stagiaires et leurs encadrant(e)s de présenter leur projet ainsi que les résultats obtenus au cours des derniers mois. La demi-journée sera également ponctuée par l'intervention de deux chercheurs dont les travaux de recherche sont en lien avec la thématique IA & Industrie. Nous aurons le plaisir d'accueillir :

• Vincent FRÉOUR, chercheur R&D chez Yamaha, détaché au Laboratoire de Mécanique et d'Acoustique (LMA) de Marseille. Son cœur de métier est l’étude expérimentale et la modélisation physique des instruments de musique. En collaboration avec le LS2N à Nantes et le LIS à Marseille, il s'intéresse aux apports de l’IA pour ses recherches sur les trompettes. Il est l'un des signataire de la chaire NAMI (Numerically Aided Musical Instrument design) qui a vocation à développer des outils numériques d’aide à la facture instrumentale, notamment à travers une modélisation plus précise des phénomènes physiques impliqués dans la production du son et dans le contrôle du geste de l’instrumentiste.
• Alexandre SAVA, Maître de conférences HdR à l'Université de Lorraine, enseignant à l’Ecole nationale d’ingénieurs de Metz et chercheur au Laboratoire de Conception Fabrication Commande (LCFC). Son activité de recherche porte sur la conception de stratégies de collecte et analyse de données pour la surveillance et le diagnostic dans les systèmes de production durables.

• "Contribution of machine learning for the customisation of musical instrument" (LS2N x LMA Marseille)
• "Monitoring thermique de pièces produite par fabrication additive à l’arc filaire (WAAM) grâce à la vision par ordinateur et à l’utilisation de modèle d’IA" (GeM x LS2N)
• "Recherche de nouveaux matériaux semi-conducteurs pour l’énergie par IA" (IMN x LS2N)
• "Optimisation de l’efficacité énergétique des systèmes multiprocesseurs par utilisation de méthodes d’apprentissage automatique basées sur les graphes" (IETR x LS2N)
• "Méthodologie de prédiction de la consommation d'énergie et de stratégie de collecte de données/surveillance associée" (LS2N x LCFC Université de Lorraine)