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Créé en 1980, le Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN) est une unité mixte de recherche (UMR 7039) commune à l'Université de Lorraine et au CNRS (Institut des sciences informatiques - ex INS2I). Il accueille également des chercheurs de l'Institut de Cancérologie de Lorraine (ICL, Centre de lutte contre le cancer), du CHRU de Nancy, du CHR de Metz-Thionville et du LIST à Luxembourg-Ville.
 

Au 1er janvier 2023, le laboratoire compte 107 enseignants-chercheurs, 3 émérites, 10 chercheurs CNRS, 11 autres chercheurs de l'UL, de l'ICL et du CHU ou d'organismes externes, 13 post-docs, 90 doctorants et 33 (dont 28 CDI et 5 CDD) ingénieurs, techniciens ou administratifs. Il fait partie de la Fédération de Recherche Charles Hermite Automatique, Informatique, Mathématiques de Lorraine et du pôle scientifique Automatique, Mathématiques, Informatique et leurs Interactions (AM2I) de l'université de Lorraine.

S’appuyant sur les sciences du numérique, le laboratoire est reconnu à l’international pour ses activités dans les domaines du traitement du signal et des images, du contrôle et du génie informatique, mais aussi pour ses travaux en santé en lien avec la biologie et les neurosciences.

Aujourd’hui, ses recherches fondamentales et appliquées lui permettent d’accompagner les évolutions de la société et dépassent les problématiques industrielles classiques : production d’énergie, gestion de la ville intelligente ou des transports. Elles s’ouvrent, en santé, au diagnostic et aux soins en cancérologie et en neurologie. Elles croisent la sociologie, à l’écoute des comportements sociaux et des dynamiques d’opinion et investissent le champ du développement durable, au service de l’économie circulaire et des systèmes écologiques.

L'ensemble des recherches est organisé en trois départements.

Les Départements


 

 

Collaborations

 

 

Mots clefs

Prognostics Classification Fault detection Estimation Interoperability Ontology Prognostic Robustesse Fault-tolerant control Modélisation Photodynamic therapy Breast cancer Availability Safety Multi-component system Dependability Instrumental variable Systèmes non linéaires EEG Identification Model-free control Observer-based control Fluorescence Switched systems Bilinear systems Fault tolerant control Synchronization Energy efficiency Sûreté de fonctionnement Optimization Fault detection and isolation Neural network Modeling Internet of Things Diagnosis Neural networks Systems Engineering Flatness Observability Radiotherapy Linear matrix inequality MTHPC Consensus Lyapunov stability Machine learning Détection de défaut ingénierie Stability analysis Observer design LMI System identification Maintenance Observers Cancer Fault estimation Reliability Modelling Parameter estimation LMIs Thérapie photodynamique Epilepsy Robustness Nonlinear system Nonlinear observer Stability Networked control systems State estimation Estimation d'état Graph theory Hybrid systems Stabilization Wireless sensor networks Uncertain systems Fault diagnosis Uncertainty Unknown inputs Security Industry 40 Optimisation Optimal control LPV systems Glioblastoma Diagnostic Data reconciliation Lyapunov methods E-maintenance Fiabilité Linear systems Singular systems Nonlinear systems Reconfiguration Monte Carlo simulation Event-triggered control Multi-agent systems Descriptor systems Systèmes linéaires Observer Robust control Linear matrix inequalities Simulation Multiple model