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
Chaos
IEC
Big Data
Field-to-line coupling
Susceptibility
Symmetry
Pins
FDTD
Conducting materials
DPI
Radio frequency
Dairy cows
UML
IDM
Structural health monitoring
Nonlinearity
EMC
Accelerométrie
Metamaterial
Full-wave simulation
Thoracic outlet syndrome
Anti-diabetic properties
Diagnosis
Optimization
Independent chaotic attractors
Initial conditions
Integrated circuits
Transcutaneous oximetry
Model transformation
Microstrip
Action
Simulation
MDE
Model-checking
Optimal command
Bandits-Manchots Combinatoires
Ischemia
Artefact rejection
Pathophysiology
Mapping
Bangladesh
Coda Wave Interferometry
Active transformation
Morse-Conley theory
Binary sequence
Bifurcation
Emission
Electromagnetic compatibility
Field-to-trace coupling
Super-Twisting Sliding Mode Control
Immunity
Classification
Machine Learning
Sleep apnea
Monitoring
Genetic algorithm
Calf pain
Accelerometer
Accelerometry
Active Front Steering
Antioxidant activity
Equations
Reliability
Anticontrol of chaos
Modelling
Cable shielding
IC
Acoustoelasticity
Malai
Autonomous Vehicles
Microembolus
Vehicle dynamics
Immunity testing
Ultrasound
Temperature distribution
Analytical model
Claudication
Interaction
Concrete
PCB
GTEM cell
Switching piecewise-constant controller
Systèmes embarqués
Machine learning
Instrument
Integrated circuit modeling
Near field
Peripheral artery disease
Integrated circuit
Modélisation
Aging
Malan
Modeling
Temperature measurement
Prediction
Model Driven Engineering
Entropy
OCL
Apprentissage par Renforcement
Damage detection
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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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Jaber Al Rashid, Mohsen Koohestani, Laurent Saintis, Mihaela Barreau. Degradation and Reliability Modeling of EM Robustness of Voltage Regulators Based on ADT: An Approach and A Case Study. IEEE Transactions on Device and Materials Reliability, 2024, 24 (1), pp.2-13. ⟨10.1109/TDMR.2023.3340426⟩. ⟨hal-04334074⟩