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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

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