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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

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